当我在使用Keras时，收到了一个奇怪的错误：

ValueError: 模型无法编译，因为它没有要优化的损失函数。

这是我的代码：

model = Sequential()model.add(LSTM(    input_shape=(None, 1),    units=50,    return_sequences=True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(    200,    return_sequences=False))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(units=1))model.add(Activation('linear'))model.compile(lose='mse', optimizer='rmsprop')# 第三步. 训练模型model.fit(X_Training, Y_Training,          batch_size=512,          nb_epoch=5,          validation_split=0.05)

回答：

将lose更改为loss：

model.compile(lose='mse', optimizer='rmsprop')

应该改为

model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')