我正在使用Tensorflow 2.0并计算二阶导数。然而，tensorflow为u_tt和u_xx返回了None。正确计算了u_x、u_t。变量u,x,t是在前面定义的，它们是tf.Tensor的 import tensorflow as tfwith tf.GradientTape(persistent(1000,1) u_tt = tp2.grad
浏览 37提问于2021-07-10得票数 0
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我正在使用Python1.14.0和TensorFlow (3.6.8)。我正在尝试使用tensorflow_probability的lbfgs优化器实现(documentation/example)。 如果我运行文档中提供的示例代码，它工作得很好。当这样做的时候，渐变返回为None类型。 我不明白为什么其中一个可以工作，但另一个却不能。 编辑:我意识到使用渐变运行急切执行是行不通的，所以我调整了示例，使其能够以急切执行运行。具有紧急执行的非工作示例(使用Gr
浏览 16提问于2019-10-04得票数 0
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但问题是tape.gradient返回None，因此弹出错误输出(TypeError : unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'NoneType正如您在我的代码中看到的，dloss_dparams = tape.gradient(Cost, [XX,YY])返回none。我不知道问题出在哪里。有人知道它为什么会这样吗？import tensorflow as tfimport
浏览 4提问于2021-01-29得票数 1
我观看了Tensorflow开发人员关于在Tensorflow中急切执行的峰会视频，演示者介绍了“梯度磁带”。现在我知道Gradient Tape跟踪TF模型中发生的自动微分。我在试着理解为什么我会使用渐变磁带？有人能解释一下梯度磁带是如何作为诊断工具使用的吗？为什么有人会使用渐变胶带而不是Tensorboard的权重可视化。或者，梯度磁带还有其他用途吗？
浏览 2提问于2018-12-28得票数 76
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在TensorFlow2.0中，TensorFlow2.0不支持tf.gradients，并且GradientTape只计算可训练权重的梯度，那么如何像TF1.0那样获得输入的梯度？
浏览 1提问于2020-01-14得票数 1
问题在Tensorflow中，有，它似乎负责雅可比计算。这是否意味着我们不必手动导出梯度公式，而是让Tensorflow磁带来处理它？计算渐变以自动区分，TensorFlow需要记住在前进过程中发生了什么顺序的操作。然后，在向后传递期间，TensorFlow以反向顺序遍历此操作列表，以计算梯度。
浏览 4提问于2021-04-06得票数 2
我在用tensorflow写一个强化学习代理。我想知道状态应该是tf.Variables还是可以使用梯度磁带作为反向传播的numpy数组。如果我的状态/动作数组是numpy而不是tensorflow数组，我不确定渐变是否正确，但是我知道丢失函数返回一个tf.Variable。谢谢，我还是一个使用Tensorflow的初学者--任何解释/建议都会有帮助。
浏览 1提问于2022-05-03得票数 2
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computed 0显然，tfe.Variable x正在影响损失函数，因此梯度不应为Nonenormed_data[:10], dtype=tf.float64), s), params=['s'])输出：
Gradient [None使用Tensorflow 1.10.1与急切执行。
浏览 1提问于2018-09-03得票数 0
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所有的梯度似乎都是None。tf.clip_by_value(t, 0, 1))
w.trainableloss = m.compiled_loss(y_data, pre
浏览 6提问于2022-05-25得票数 1
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我正在尝试为tensorflow 2.0模型(使用keras-api创建)实现梯度凸轮，但是从磁带返回的梯度始终为零。 raise Exception("Grad cam has recorded no gradien
浏览 8提问于2022-03-08得票数 0
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我正在使用Tensorflow 2，并尝试使用两个张量来计算梯度。y_pred的形状为(None, 1)，averaged_samples为长度为2的列表，其中每个元素的形状为(None, 16834, 1)。但是，渐变始终返回[None, None]。需要注意的一件事是，tf.gradients可以在禁用急切执行的情况下正常工作(而不是梯度磁带)。
浏览 1提问于2019-12-27得票数 0
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这使得处理梯度变得困难，因为对于大多数函数来说，任何大小的渐变都与其他大小不兼容。当我得到一个一维变量的梯度时，梯度的维数和变量的尺寸是一样的，我还没有尝试过二维以上的变量。
这是个虫子吗？
浏览 4提问于2016-01-25得票数 1
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为什么TensorFlow给我运行时错误(在标题中)？
C:\[deleted]\WinPython3.5.4.2\python-
浏览 0提问于2018-05-09得票数 4
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我理解，只要我在tf.GradientTape()上下文中定义一个计算，梯度磁带就会计算出计算输出所依赖的所有变量。但是，我认为我并没有完全理解梯度的子属性，因为下面的代码没有像我期望的那样执行：x = tf.Variable(2.)with tf.GradientTape(persistent=True) as g:print(g.gradient(loss,x))
output: None为什么</e
浏览 6提问于2020-06-01得票数 0
我想在Tensorflow中计算张量"Y“相对于参数矩阵"X”的梯度。具体地说，我只想计算"X“的一组给定”索引“的梯度。下面的代码首先计算整个渐变，然后返回与所需索引对应的渐变：grad=tf.gradients(Y,X)使用Tensorflow的"tf.scatter_sub"，我可以基于梯度下降更新参数矩阵&q
浏览 1提问于2016-06-28得票数 4
我理解，只要我在tf.GradientTape()上下文中定义一个计算，梯度磁带就会计算出计算输出所依赖的所有变量。但是，我认为我并没有完全理解梯度的子属性，因为下面的代码没有像我期望的那样执行：x = tf.Variable(2.)with tf.GradientTape(persistent=True) as g:print(g.gradient(loss,x))
output: None为什么</e
浏览 0提问于2020-06-01得票数 2
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在批处理上计算的函数的梯度
、、、、
我想使用Tensorflow来计算函数的梯度。但是，如果我使用tf.gradients函数，它会返回一个渐变列表。如何返回批次中每个点的列表？# in a tensorflow graph I have the following codetf_net #... conveniently defined neural network
tf_y = tf.p
浏览 20提问于2019-05-02得票数 0
渐变函数虽然返回None。编辑:我想做一些与 git类似的事情。embedding_1 (Embedding) (None________________________________________________
浏览 0提问于2019-05-17得票数 0
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我还知道可以在C++中通过创建一个新的op及其渐变类似的问题也被问到了，但没有答案。
浏览 27提问于2018-01-25得票数 0
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我正在尝试使用TensorFlow的@tf.custom_gradient功能为具有多个输入的函数指定自定义渐变。我可以只为一个输入设置工作，但不能为两个或更多输入设置。train sess.run(tf.global_variables_initializer())ValueError: too many
浏览 44提问于2019-01-05得票数 1
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