梯度错误地返回none
是指在机器学习中，训练模型时梯度计算出现错误，导致梯度的值被错误地设置为None。梯度是指损失函数对模型参数的偏导数，用于指导模型参数的更新。梯度的正确计算对于模型的训练非常重要，因为它决定了模型参数的更新方向和步长。
当梯度错误地返回None时，会导致模型参数无法正确更新，进而影响模型的训练效果。这种情况可能会导致模型无法收敛，训练过程变得不稳定，甚至无法进行有效的训练。
解决梯度错误地返回None的问题通常需要进行以下步骤：
- 检查代码逻辑：首先需要仔细检查代码中梯度计算的部分，确保没有错误的赋值或计算操作。特别是在使用自动微分库或框架时，需要确保正确地定义了损失函数和模型参数之间的关系。
- 检查数据输入：梯度计算错误可能与输入数据的格式或范围有关。需要检查数据是否符合模型的输入要求，并进行必要的预处理或归一化操作。
- 调整学习率：学习率是控制参数更新步长的超参数，过大或过小的学习率都可能导致梯度错误地返回None。可以尝试调整学习率的大小，观察是否对问题有所改善。
- 检查模型结构：梯度错误地返回None可能与模型结构有关。需要检查模型的网络结构、激活函数、损失函数等是否正确定义，并符合问题的要求。
- 调试工具和日志：使用调试工具和日志记录，可以帮助定位梯度错误地返回None的具体位置和原因。可以使用调试工具逐步执行代码，观察梯度计算的过程，并查看中间变量的取值情况。
对于梯度错误地返回None的问题，腾讯云提供了一系列的云计算产品和服务，可以帮助用户进行机器学习模型的训练和调试。例如，腾讯云提供了弹性GPU实例、容器服务、人工智能平台等产品，可以提供高性能的计算资源和开发环境，帮助用户解决梯度计算的问题。
腾讯云产品链接：
- 弹性GPU实例：https://cloud.tencent.com/product/gpu
- 容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/tai
请注意，以上仅为示例链接，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。
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我试图用中的狗腿方法来求解一个函数。为了更好地理解它，我正在修改帮助页面底部的示例，并使用dogleg方法：
from scipy.optimize import minimize
def fun(x):
return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2
# solver
res = minimize(fun, (2, 0), method='dogleg', jac=False) # or jac=None, it doesn't matter
print(res)
我得到一个错误ValueError: Jacobian is
浏览 4提问于2016-12-13得票数 2
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我对机器学习还很陌生，而且我还在玩弄对抗性的例子。我试图愚弄一个二进制字符级的LSTM文本分类器.因此，我需要损失的梯度w.r.t。输入。
渐变函数虽然返回None。
我已经尝试过获取梯度，比如在或中，但是梯度函数仍然返回None。
编辑:我想做一些与 git类似的事情。
我在想，问题可能是它是一个LSTM分类器。在这一点上我不确定。但我认为，即使从LSTM分类器中得到这些梯度也是可能的，对吗？
这是我的代码：
import numpy as np
from keras.preprocessing import sequence
from keras.models import load_mo
浏览 0提问于2019-05-17得票数 0
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我刚开始接触Tensorflow和机器学习。我正试图建立一个模型，通过核磁共振来检测脑肿瘤。
我正在使用validation_split来分割数据。在编译模型之后，当我尝试使用.fit函数进行拟合时，就会得到这个错误。在googling之后，我发现可能是因为我在调用y函数时没有传递fit参数。
码
datagen = ImageDataGenerator(validation_split=0.2, rescale=1. / 255)
train_generator = datagen.flow_from_directory(
TRAIN_DIR,
target_size=(1
浏览 0提问于2021-05-11得票数 0
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1回答
A2C连续于摆-V0的很好实现
当最后10或20的平均值高于-20时，代码段将停止执行，但结果如下：
episode: 706 score: [-13.13392661]
episode: 707 score: [-12.91221984]
episode: 708 score: [-50.38036647]
episode: 709 score: [-74.58410041]
episode: 710 score: [-138.1596521]
episode: 711 score: [-87.3867222]
episode: 712 score: [-63.2
浏览 0提问于2019-06-23得票数 1
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我试图使用一个手动计算梯度使用我的网络输出，然后我将使用这个损失函数。我成功地获得了一个在keras中工作的示例，但是将它转换为PyTorch更困难。
我有一个模特，比如：
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(1, 50)
self.fc2 = nn.Linear(50, 10)
self.fc3 = nn.Linear(10, 1)
def forward(sel
浏览 3提问于2020-12-22得票数 0
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3个问题：
链子里的grad_outputs是什么？
在chainer函数F.transpose中的一个例子，如何解释这个反向代码？
def向后(自，输入，grad_outputs)：gy = grad_outputs inv_axes = self.axes，如果self.axes: ax = tuple(ax % len(self.axes) for ax in self.axes) inv_axes = tuple(numpy.argsort( axes )) gx = gy.transpose(inv_axes)返回gx，
假设我想实现自定义函数，但是我的输入和inputs
浏览 1提问于2017-08-27得票数 0
tensorflow的一个典型的训练循环可能如下：
cg = opt.compute_gradients(loss)
grads = [None] * len(cg)
for gv in cg:
grads[i] = gv[0]
# ... do some process to grads ...
apply_gradients = opt.apply_gradients(cg)
while (...):
gradients = sess.run(grads)
feed = dict()
for i, grad_var in enumerate(cg)
浏览 4提问于2017-04-24得票数 0
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我正在尝试实现一个具有一个隐藏层的神经网络，它可以表示PDE的解(假设是拉普拉斯方程)。因此，目标函数取决于神经网络的梯度，而不是其输入。 现在，我已经使用Lambda层实现了二阶导数的计算。然而，当我试图计算输出相对于模型参数的梯度时，我得到了一个错误。 def grad(y, x, nameit):
return Lambda(lambda z: K.gradients(z[0], z[1]), output_shape = [1], name = nameit)([y,x])
def network(i):
m = Dense(100, activation='
浏览 22提问于2019-03-31得票数 3
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我在svg文件中应用所有转换矩阵时都有问题。如果文件只包含路径，而不包含渐变，则所有操作都很好。但是，在向gradientTransform中添加和应用linearGradient之后，会导致呈现错误。
算法：
多群与路径矩阵
带链式linearGradient gradientTransform的多路变换
将变换应用于路径
将gradientTransform应用于linearGradient
输入文件：
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 128 128"
浏览 2提问于2013-06-24得票数 5
此自定义Keras损失函数：
def thresholdLoss (actual, predicted):
rel = predicted / safeActual
relAbove = tf.greater(rel, 1.50)
relBelow = tf.less(rel, .50)
isOutsideThresh = tf.logical_or(relAbove, relBelow, name='outsideRange')
errCounts = tf.to_float(tf.count_nonzero(isOutsideThresh), name=
浏览 0提问于2017-11-22得票数 1
问题概要:当试图使用scipy.optimize.fmin_bfgs最小化(优化)函数时，该函数将抛出一个
derphi0 = np.dot(gfk，pk) ValueError：矩阵不对齐
错误。根据我的错误检查，这发生在通过fmin_bfgs进行的第一次迭代的末尾--就在返回任何值或调用回调之前。
Configuration: Windows Python3.2.2 SciPy 0.10IDE=
详细描述：，我正在使用scipy.optimize.fmin_bfgs来最小化简单逻辑回归实现的成本(从Octave转换到Python)。基本上，成本函数称为cost_arr函数，梯度下降在g
浏览 3提问于2012-01-06得票数 15
我正在使用真实数据或sklearn生成的数据集测试此代码。在这两种情况下，如果模型中的因子数小于6，则代码可以正常工作。对于7个因子，我得到了一个错误： RuntimeWarning: overflow encountered in square return np.mean((y_true - y_pred)**2) 有了9个以上的因素，我已经得到了几个错误，预测值变成了Nan： RuntimeWarning: overflow encountered in reduce
return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs)
浏览 1032提问于2021-11-15得票数 0
在运行代码片段(PyTorch 1.7.1；Python3.8)时，
import numpy as np
import torch
def batch_matrix(vector_pairs, factor=2):
baselen = len(vector_pairs[0]) // factor
split_batch = []
for j in range(factor):
for i in range(factor):
start_j = j * baselen
end_j = (j+1) * b
浏览 3提问于2021-09-26得票数 1
我遇到一个问题，链接tf.gather()索引会产生以下警告：
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/ops/gradients.py:90: UserWarning: Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. This may consume a large amount of memory.
"Converting sparse IndexedSlices to a dense Tenso
浏览 1提问于2016-08-23得票数 4
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我正试图将一个带有完全紧致的掩码的对象粘贴到图像上，所以这应该很容易，但是如果没有一些后期处理，我就会在边界上得到手工艺品。我想使用混合技术泊松混合来减少人工制品。它是在opencv seamlessClone中实现的。
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
#user provided tight mask array tight_mask of dtype uint8 with only white pixel the ones on the object the others are black (50x50x3)
tight_mask
#
浏览 2提问于2018-02-27得票数 5
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我在理解backward方法上有困难。
x1 = tensor(2.).requires_grad_()
x2 = tensor(3.).requires_grad_() # or x2 = tensor(3.)
x3 = x1 + x2
l = (x3**2).sum()
l.backward()
print(x1)
print(x3)
print(x1.grad)
print(x3.grad)
结果是
tensor(2., requires_grad=True)
tensor(5., grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(10.)
None
为什么x
浏览 3提问于2020-12-04得票数 0
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我一直试图为GradientDescentOptimizer在TensorFlow中的每一步收集梯度步骤，但是当我试图将apply_gradients()的结果传递给sess.run()时，我仍然会遇到一个TypeError。我试图运行的代码是：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variabl
浏览 4提问于2016-01-20得票数 2
回答已采纳
我目前正在尝试实现一个具有二进制结果的自定义丢失函数(精度)，但是Tensorflow后端拒绝使用循环函数，这是生成'0‘或'1’所必需的。
据我所研究，这是因为Tensorflow将圆的梯度定义为None，损失函数不能返回None。
目前，我已经实现了这种自定义丢失，以便在R接口中尽可能地创建“0”或“1”。
precision_loss<-function(y_true,y_pred){
y_pred_pos = K$clip(y_pred, 0, 1)
#Custom sigmoid to generate '0' '1'
浏览 0提问于2018-01-20得票数 1
1回答
我正在尝试创建一个lambda层，它将在输出最终输出之前执行一些确定性掩码(我不是在谈论Keras掩膜层)。这就是我到目前为止所知道的：
def binary_mask(x):
# Mask is half the size of x.
# 1 if pred1 > pred2 element-wise, 0 otherwise.
pred1, pred2 = tf.split(x, 2, 1)
mask = tf.greater(pred1, pred2)
mask = tf.to_float(mask)
return mask
d
浏览 3提问于2017-07-22得票数 0
1回答
tf.floor无梯度返回
这意味着floor操作之前的权重不会被更新，对吗？
但我仍然需要梯度来更新权重
是不是很奇怪？有时我们用floor，ceil.但是他们不能传递梯度或者这是正确的动作
与tf.cast一样，梯度也不返回任何
下面是一个关于梯度的问题，但是我不明白为什么返回一个都不是好的
numa = tf.constant(5.3)
res1 = numa * 2
res2 = tf.floor(numa *2)
print tf.gradients(res1, numa)
# <type 'list'>: [<tf.Tensor &
浏览 2提问于2017-01-21得票数 3
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概述：--我只想更新网络中选定的变量。该网络有部分A->B (正向)，每个部分都有单独的损失La和Lb。我想训练权重a of A来优化Lb。在这样做时，权重b of B应该是固定的。我该怎么做？
方法1:只选择a作为变量，以最小化在optimizer.minimize(loss, var_list=[a])中使用var_list。。这会导致错误ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients, between variable
浏览 3提问于2017-01-18得票数 1
我想把cnn和变压器结合起来，并将梯度应用于这两种模型。
我创建我的CNN模型：
cnn_model =models.Sequential( layers.Conv1D(filters=32，kernel_size=3，strides=1，padding=“原因”，activation="relu"，input_shape=None，1024)，layers.MaxPooling1D(pool_size=2，strides=1)，layers.Conv1D(filters=64，kernel_size=3，strides=1，filters=64“relu”)，(，)，lay
浏览 0提问于2021-05-19得票数 1
我在的“答案”中读到，tf.clip_by_global_norm()仅仅通过忽略它们来处理任何值( danijar在@danijar对答案的注释中的注释)，但是当我尝试应用它时，我似乎做错了什么事情，因为它抛出了
ValueError:不支持任何值。
tf.reset_default_graph()
z = tf.get_variable(name = 'z', shape = [1])
b = tf.get_variable('b', [1])
c = b*b - 2*b + 1
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.1)
浏览 1提问于2018-04-23得票数 0
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1回答
我有一个参数
import torch
import torch.nn as nn
x = nn.Parameter(torch.tensor([1.0]))
我需要更新这个参数的值，同时保持梯度流(对于元学习问题)。
PyTorch不允许对叶变量进行就地操作，例如
a = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
x.copy_(a)
x.backward()
>>> RuntimeError: a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operati
浏览 3提问于2022-06-26得票数 0
8回答
考虑到。
我想知道如何在RNN上应用梯度剪裁，如果存在爆炸梯度的可能性。
tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None)
这是一个可以使用的例子，但我在哪里介绍呢？在RNN的发展
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)
# Split data because rnn cell needs a list of inputs for the RNN inner loop
_X = tf.split(0, n_st
浏览 21提问于2016-04-08得票数 115
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我正在尝试在Tensorflow中创建一个dice_loss函数。我正面临着一个关于tensorlfow的麻烦。执行以下代码
import tensorflow as tf
import tensorlayer as tl
def conv3d(x, inChans, outChans, kernel_size, stride, padding):
weights = weight_variable([kernel_size, kernel_size, kernel_size, inChans, outChans])
biases = bias_variable([outC
浏览 10提问于2017-07-25得票数 3
1回答
是一种损失，旨在解决分类任务的类不平衡问题。
这是我的尝试
class FocalLoss(nn.Module):
def __init__(
self,
weight=None,
gamma=2.,
reduction='none'
):
nn.Module.__init__(self)
self.weight = weight
self.gamma = gamma
self.reduction = r
浏览 22提问于2021-03-05得票数 0
当我将张量转换为float32时，我遇到了一个错误：“没有为任何变量提供梯度”。但是，如果没有强制转换，我就会得到一个错误，即期望的类型是浮点，而不是int。所以，不管是哪种方式，我似乎都想不出办法.
在我的设置中，我试图最小化两个张量差的平方误差。
softmax_w = tf.Variable(tf.zeros([SIZE_LSTM_UNITS, NUM_CLASSES], dtype=tf.float32))
softmax_b = tf.Variable(tf.zeros([NUM_CLASSES], dtype=tf.float32))
logits = tf.matmul(out,
浏览 5提问于2016-10-27得票数 3
我对使用SciPy比较陌生；我目前正在使用它来最小化多层感知器模型的成本函数。我不能使用scikit-learn，因为我需要能够设置系数(它们在MLPClassifer中是只读的)，并向任何和所有参数添加随机排列和噪声。我还没有完成实现，但我对minimize函数所需的参数感到困惑。
例如，我编写了一个函数来计算函数的“成本”(能量最小化)，它同时计算梯度。这并没有什么特别之处，因为这是很常见的做法。但是，当调用scipy.optimize.minimize时，它请求两个不同的函数:一个返回要最小化的标量(即我的示例中的成本)，另一个计算当前状态的梯度。示例：
j,grad = myCostF
浏览 1提问于2019-10-10得票数 0
问题
使用Tensorflow的partial_run()方法不像我预期的那样工作。我使用它的底部提供的代码，我相信它是给我附加的错误。
数据的一般流程是，我需要从模型中得到一个预测，在某个非tensorflow代码中使用该预测(为软件合成器编程)，然后在播放midi音符后获得音频特征(MFCCS、RMS、FFT)，这个音符最终可以传递到成本函数，以检查预测的修补程序与重新创建所需声音的距离有多近，例如当前的例子。
代码-省略预处理
# Create the tensorflow graph.
dimension_data_example = generate_examples(1,
浏览 0提问于2017-02-28得票数 4
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1回答
我试图通过实现求解x= cos(x)的牛顿方法来了解PyTorch是如何工作的。下面是一个有效的版本：
x = Variable(DoubleTensor([1]), requires_grad=True)
for i in range(5):
y = x - torch.cos(x)
y.backward()
x = Variable(x.data - y.data/x.grad.data, requires_grad=True)
print(x.data) # tensor([0.7390851332151607], dtype=torch.float64)
浏览 1提问于2019-01-22得票数 2
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因此，我建立了我能做的最简单的模型(感知器/自动编码器)，它(除了输入生成)如下：
N = 64 * 64 * 3
def main():
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 64, 64, 3), name="x")
with tf.name_scope("perceptron"):
W = tf.Variable(tf.random_normal([N, N], stddev=1), name="W")
b = tf.Variable(tf
浏览 1提问于2017-12-28得票数 2
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2回答
我正在Keras中训练VGG16的最后一层。我的模特们看起来：
map_characters1 = {0: 'No Pneumonia', 1: 'Yes Pneumonia'}
class_weight1 = class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(y_train), y_train)
weight_path1 = './imagenet_models/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5'
pr
浏览 3提问于2019-03-07得票数 4
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我们知道，DDPG是一种确定性的策略梯度方法，其策略网络的输出应该是某个动作。但是有一次我尝试将策略网络的输出设为若干行动的概率分布，这意味着输出的长度大于1，并且每个行动都有自己的概率，并且它们的和等于1。输出的形式类似于随机策略梯度方法，但梯度是计算的，网络是以DDPG的方式更新的。最后，我发现结果看起来相当不错，但我不明白为什么它会工作，因为输出形式并不完全符合DDPG的要求。
浏览 2提问于2019-12-22得票数 1
我按照这个创建了一个名为掩码的定制op。tensorflow op的主体是
def tf_mask(x, labels, epoch_, name=None): # add "labels" to the input
with ops.name_scope(name, "Mask", [x, labels, epoch_]) as name:
z = py_func(np_mask,
[x, labels, epoch_], # add "labels, epoch_" to the
浏览 3提问于2017-11-19得票数 3
回答已采纳
1回答
这是我尝试解决的一个机器学习问题的代码。请注意，正在读取的.txt文件有三列。大多数情况下，我试图保持(m，n)而不是(m，)形式的数组形状，无论它是一个方阵还是一个向量。至于向量，我将它们的形状保持为(m,1) (列向量)而不是(1，m) (行向量)。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize as opt
X = np.loadtxt('ex2data1.txt', delimiter=',')[:,:-1]
y = np.loadtxt('
浏览 18提问于2019-04-24得票数 0
我在使用内置损失函数中提供的不同的还原方法。特别是，我想比较以下几点。
对用reduction="none"计算的每个损失值执行反向传递的平均梯度
用reduction="sum"除以批次大小的梯度
reduction="mean"产生的平均梯度
平均梯度由reduction="mean"计算，数据点一次输入到模型中。
我的实验代码如下：
def estimate_gradient(model, optimizer, batch):
criterion_no_reduction = nn.CrossEntropyLoss(
浏览 0提问于2019-07-05得票数 14
我使用的是来自自定义分类头( DistilBERT head )的拥抱面的预培训的参考实施模型，这几乎与C1中的模型相同：
class PretrainedTransformer(nn.Module):
def __init__(
self, target_classes):
super().__init__()
base_model_output_shape=768
self.base_model = DistilBertModel.from_pretrained("distilbert-base-uncased
浏览 0提问于2020-02-24得票数 1
我想修改存储CrossEntropyLoss()梯度的张量，即P(i)-T(i)。它存储在哪里，我如何访问它？
代码：
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
input.register_hook(lambda x: print(" \n input hook: ",x))
print(input)
target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
print(target)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
criterion.re
浏览 2提问于2019-12-18得票数 0
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1回答
一类非序贯模型的割炬梯度问题
、、、、
我很难复制这个。
他们提出的模式是：
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
self.i2o = nn.Linear(input_size + hi
浏览 4提问于2022-01-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我在训练一个RNN的时间序列。我将RNNCell子类化，并在dynamic_rnn中使用它。RNNCell的拓扑如下：
输入(形状[15, 100, 3])
1x3卷积(5个核)，ReLu (形状[15, 98, 5])
1x(剩余)卷积(20个核)，ReLu (形状[15, 1, 20])
连接先前的输出(shape [15, 1, 21])
挤压和1x1卷积(1核)，ReLu (形状[15, 1])
挤压和最大软件(形状[15])
dynamic_rnn的批处理大小约为100 (与上面描述的100不同，即数据窗口中的时间段数)。划时代是由大约200批。我想尝
浏览 0提问于2018-01-28得票数 0
回答已采纳
我对神经网络非常陌生。我正在学习一些基础知识，我被困在这一点上。 我使用了许多参数，包括动态系统的初始值。我放弃了学习率，改变了周期数和批量大小。此外，我还更改了提供给拟合函数的样本数。我添加了一个隐藏层，并再次删除了一个。毕竟，没有什么是真正有用的。有时预测值非常接近，有时与测试值相差甚远。我错过了什么吗？或者，我如何在总体上改进神经网络，以获得我想要的预测？我一定要找一个“甜蜜点”吗？ 下面你可以找到我的代码。我很高兴有新的想法来改善网络。我是一个初学者，这是我在StackOverflow上的第一篇文章。 ######################### import stuff ##
浏览 32提问于2020-06-20得票数 0
我从我工作过的另一个应用程序中导入了我的故事板，但是现在在每个视图上，模块都被设置为none，当我运行该项目时，会得到以下错误：
Unknown class _TtC9Gym_Amigo26SplashScreenViewController in Interface Builder file.
和
Could not load the "GRADIENT LONG RECTANGLE.png" image referenced from a nib in the bundle with identifier "com.wal******.***-*****"
浏览 0提问于2016-09-17得票数 2
我想我在ie中遇到了z索引堆叠问题。下拉菜单在火狐中显示，但在任何版本的ie中都不显示(参见下面的js fiddle )。我试图通过向每个具有位置相对的父元素添加更高的z索引来解决这个问题，但它仍然不起作用。
任何帮助都将不胜感激。
编辑:为了清晰起见，此处包含的代码和js fiddle中删除的javascript (下拉菜单在没有js的情况下仍然有效)。
HTML：
<div id="nav" style="z-index: 5">
<div id="nav-inner">
<ul class="m
浏览 0提问于2012-08-05得票数 1
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1回答
没有为任何变量错误提供梯度。
、、、、
我正在使用创建一个模型。
该层体系结构如下：
n = tf.keras.layers.Dense(1)(input)
for i in tf.range(n):
output = tf.keras.layers.Dense(4)(input)
然后将输出连接起来，返回形状为1，None，4的张量，其中1是批处理维数，None是n，4是来自第二稠密层的输出。
我的损失函数包括比较预期输出的形状，以及比较输出。
loss = tf.convert_to_tensor(abs(tf.shape(logits)[1] - tf.shape(expected)[1])) * 100.
在自定
浏览 2提问于2022-09-13得票数 -2
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我理解自动微分的概念，但找不到任何解释tensorflow如何计算不可微函数的误差梯度，例如我的丢失函数中的tf.where或图形中的tf.cond。它工作得很好，但是我想了解tensorflow是如何通过这样的节点反向传播错误的，因为没有计算它们的梯度的公式。
浏览 1提问于2018-11-08得票数 9
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我有一个这样的发电机：
def make_generator_model():
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(100,)))
model.add(layers.BatchNormalization())
model.add(layers.LeakyReLU())
model.add(layers.Reshape((7, 7, 256)))
assert model.output_shape ==
浏览 8提问于2021-12-17得票数 3
我使用数值积分一个常微分方程组(ODEs)。请看我的笔记本电脑。
与API文档中的示例代码一样，函数ode_fn(t, y, theta)定义了待解决的ODE系统。我能够接受ode_fn wrt theta的梯度，并将ODEs与tfp.math.ode.BDF集成。
但是，当我尝试接受ODE解决方案的梯度结果wrt theta时，我会得到以下错误。当我用一组简单的ODEs替换ode_fn时，代码运行时不会出现任何问题。是否应该调整解决程序设置以避免此错误？
InvalidArgumentError Traceback (most recent call
浏览 1提问于2021-11-04得票数 0
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当学习率为0.01时，损失似乎在减少，而当我稍微增加学习率时，损失就增加了。这一切为什么要发生？梯度计算错误吗？
神经网络有2个隐层，128个神经元在第一隐层，64个在第二隐层。输出层由单个乙状结肠神经元组成。
class FNN:
def __init__(self):
self.W1=None
self.b1=None
self.W2=None
self.b2=None
self.W3=None
self.b3=None
def sigmoid(self,x):
浏览 0提问于2020-05-08得票数 1
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我遇到一个错误，代码如下。我想检查函数floor的梯度，出现错误：
import numpy as np
import tensorflow as tf
def floor(x):
return tf.floor(x)
# code
w1 = tf.Variable([[1.5, 0.5, -0.5, -1.5]])
res = floor(w1)
grads = tf.gradients(res, [w1])
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
print(ses
浏览 8提问于2018-01-12得票数 0
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