问带有Keras的GradientTape返回0
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Stack Overflow用户

提问于 2020-05-13 01:46:33

回答 2查看 1.6K关注 0票数 3

我尝试将GradientTape与Keras模型(简化)一起使用，如下所示：

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()

input_ = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28))
flat = tf.keras.layers.Flatten()(input_)
output = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(flat)
model = tf.keras.Model(input_, output)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd')

import numpy as np
inp = tf.Variable(np.random.random((1,28,28)), dtype=tf.float32, name='input')
target = tf.constant([[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]], dtype=tf.float32)
with tf.GradientTape(persistent=True) as g:
    g.watch(inp)
    result = model(inp, training=False)

print(tf.reduce_max(tf.abs(g.gradient(result, inp))))

但是对于inp的一些随机值，梯度在任何地方都是零的，而对于其余的，梯度幅度实际上很小(<1e-7)。

我也尝试过用MNIST训练的3层MLP，结果是一样的，但是用一个没有激活的1层线性模型来尝试。

这里发生了什么事？

tensorflow

keras

gradienttape

python

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回答 2

Stack Overflow用户

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发布于 2020-05-13 03:19:12

您正在计算一个softmax输出层的梯度--因为softmax总是总和为1，所以有意义的是，梯度(在多个putput情况下，是在维度AFAIK上求和/平均)必须是0 --层的整体输出不能改变。小值>0的情况是数值上的打嗝，我想。

当您移除激活函数时，这个限制不再成立，激活可能变得更大(意味着大小>0的梯度)。

您是否试图使用梯度下降来构造输入，从而对某个类产生非常大的概率(如果不是，忽略此.)？@jdehesa已经包括了通过损失函数实现此操作的一种方法。请注意，您也可以通过softmax来完成这一任务，如下所示：

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()

input_ = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28))
flat = tf.keras.layers.Flatten()(input_)
output = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(flat)
model = tf.keras.Model(input_, output)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd')

import numpy as np
inp = tf.Variable(np.random.random((1,28,28)), dtype=tf.float32, name='input')   
with tf.GradientTape(persistent=True) as g:
    g.watch(inp)
    result = model(inp, training=False)[:,0]

print(tf.reduce_max(tf.abs(g.gradient(result, inp))))

注意，我只获取与第一个类对应的第0列中的结果(我删除了target，因为它没有使用)。这将只计算这个类的softmax值的梯度，这是有意义的。

一些注意事项：

--在梯度磁带上下文管理器中进行索引非常重要！如果在外部执行(例如，在调用g.gradient的行中)，这将不能工作(没有梯度)
，您也可以使用logits的渐变(pre值)。这是不同的，因为可以通过降低其他类的可能性来增加softmax概率，而只有增加所涉类的“分数”才能增加logits。

票数 4

Stack Overflow用户

发布于 2020-05-13 02:13:48

根据模型的输出计算梯度通常不是很有意义的，通常是计算损失的梯度，这就是告诉模型变量应该去哪里才能达到目标的方法。在这种情况下，您将优化输入而不是模型参数，但这是相同的。

import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.enable_eager_execution()  # Not necessary in TF 2.x

tf.random.set_random_seed(0)  # tf.random.set_seed in TF 2.x
np.random.seed(0)
input_ = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28))
flat = tf.keras.layers.Flatten()(input_)
output = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(flat)
model = tf.keras.Model(input_, output)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd')

inp = tf.Variable(np.random.random((1, 28, 28)), dtype=tf.float32, name='input')
target = tf.constant([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=tf.float32)
with tf.GradientTape(persistent=True) as g:
    g.watch(inp)
    result = model(inp, training=False)
    # Get the loss for the example
    loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(target, result)

print(tf.reduce_max(tf.abs(g.gradient(loss, inp))))
# tf.Tensor(0.118953675, shape=(), dtype=float32)