Tensorflow GradientTape不跟踪optimizer.apply_gradients吗？

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python、tensorflow、gradienttape

import tensorflow as tf return tf.multiply(x, x) test_tape.watch(x) with tf.GradientTape() as train_tape然后我试着换掉这条线 x_prime = tf.subtract(x_prime, tf.multiply(gradient, 0.01)) 通过 optimizer =

浏览 37提问于2020-03-29得票数 2

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Tensorflow：‘错误:没有为任何变量提供渐变’，具有自定义损失

python、tensorflow、gradient-descent、backpropagation

criticLoss所有涉及的变量都是 <class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor

浏览 0提问于2020-09-22得票数 0

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如何使用tensorflow 2从keras模型中获得评估的梯度？

tensorflow、keras

以下代码确实可以解决此问题，但它使用了旧的tensorflow会话，尤其是feed_dict。import numpy as npfrom keras import backend as K feed_dict={model.input:trainingExample})我怎样才能用tensorflow

浏览 28提问于2019-10-20得票数 1

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采用梯度时的张量流2.0；错误表示没有为任何变量提供梯度

tensorflow

嘿，我正在转换老版本的张量流，考虑一个简单的线性回归模型 import tensorflow as tffrom tensorflow有什么帮助吗？

浏览 17提问于2019-10-04得票数 1

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使用tf.optimizer.Adam将Tensorflow Core 2α中的变量损失最小化的正确方法

python、python-3.x、tensorflow

我正致力于在Tensorflow 2中实现一个简单的神经类型转换，我已经看到了这个官方的。我按照教程中的说明编写了一个培训循环：for t in range(max_iter): # Compute gradient optimizer.apply_gradients” 我还

浏览 0提问于2019-05-05得票数 0

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TensorFlow2中不同“网络”梯度的组合

python、keras、tensorflow2.0

我用的是tensorflow概率：# Get gradients of the loss wrt the weights.optimizer.apply_gradientsthe dataset. for step, y in enume

浏览 1提问于2021-11-09得票数 0

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如何在TensorFlow急切模式下使用复杂变量？

python、tensorflow、eager-execution

tf.contrib.eagerdef obj(s):with tf.GradientTape() as tape: grads = tape.gradient(loss, [s])源张量的d型在调用GradientTape.gradient时必须是浮动

浏览 1提问于2019-09-22得票数 1

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为什么损失函数在tf.GradientTape块内而梯度计算在外部？

python、tensorflow2.0

我是Tensorflow的新手。在教科书示例中，我看到了以下代码，用于使用Tensorflow 2.x API来训练简单的线性模型：b = tf.Variable(0.)learning_rate = 0.05for i in range(steps): with tf.GradientTapegradients[1] * learning_

浏览 2提问于2020-07-17得票数 1

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如何用for循环代替内建时代来训练模型

keras、tensorflow、cnn、epochs

我想用一个for循环来代替内置的循环。这些部分是否相似。epoch=0; print('Epoch', epoch) epoch +=1 results = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=16, epochs=30, callbacks=call

浏览 0提问于2020-09-23得票数 0

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在TensorFlow2.0中替换损失函数的梯度计算

tensorflow、tensorflow2.0、loss-function

我想将tensorflow 2.0中的损失函数替换为梯度函数。例如，我有一个损失函数，如下所示： # do some standard tensorflow things here然后，我使用tf.GradientTape方法应用梯度，即 prediction = model(input)loss = loss_function(predictio

浏览 21提问于2019-11-20得票数 1

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使用急切执行优化向量

python、python-3.x、tensorflow

我想使用TensorFlow的急切的执行功能来优化向量的组件。在所有文档中的示例中，每个可训练变量都只是一个标量，集合由这些变量的列表表示。例如，让我们使用Adam优化器来规范一个三分量向量： import tensorflow.contrib.eager as tfe def grad(dvec): with

浏览 0提问于2018-12-01得票数 3

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在tensorflow中进行紧急执行培训时修复部分变量

python、tensorflow

考虑下面这个最小的工作示例：tf.enable_eager_execution() with tf.GradientTape() as tape:]**2 + 1/(x[0]+x[1]) grads = tape

浏览 0提问于2019-08-27得票数 1

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如何在tensorflow 2.0中使用预先制作的密集层进行训练？

python、python-3.x、tensorflow、tensorflow2.0

但是，我想编写带有原始tensorflow函数的代码。# Optimization process.def run_optimization(x, y):造成问题的原因是，我必须指定可训练的变量。在这种情况下，这很容易

浏览 10提问于2019-10-09得票数 2

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仅当启用了紧急执行时，才支持TensorFlow 2.0 dataset.iter()

python、tensorflow、tensorflow-datasets、tensorflow2.0

我在TensorFlow 2中使用了以下自定义训练代码： image = read_image(fn)tf.function for x1, x2, y in enumerate(dataset): gradients = tape.gradient(loss, mod

浏览 0提问于2019-04-08得票数 7

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Tensorflow自定义损失函数中两个网络之间的相互作用

tensorflow、keras、loss-function

假设您有两个Tensorflow模型model_A和model_B，并且训练循环如下所示，optimizer.apply_gradientsTensorflow是如何处理这种情况的？它在计算梯度时是否使用了mod

浏览 5提问于2022-04-19得票数 0

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如何用TensorFlow2写这个方程式？(4x+2 = 0)

python、tensorflow、tensorflow2.0

这段代码不能在TensorFlow 2中运行，它的代码是什么？import tensorflow as tf unknownvalue = tf.Variable(0.0) a = tf.constant

浏览 26提问于2020-11-10得票数 0

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如何在GradientTape中将"step“传递给ExponentialDecay

python、tensorflow2.0

我尝试使用optimizers.schedules.ExponentialDecay作为learning_rate到Adm的优化器，但我不知道如何在GradientTape中训练模型时传递“步骤”给它我使用tensorflow-gpu-2.0-alpha0和python3.6。我读了https://tensorflow.google.cn/versions/r2.0/api_docs/python/tf/optimizers/schedules

浏览 22提问于2019-05-15得票数 3

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tensorflow 2.0的自定义训练循环的学习率

python、tensorflow

当我使用tensorflow 2.0自定义训练循环时，有没有什么函数或方法可以显示学习率？以下是tensorflow指南的一个示例： def train_step(images, labels): predictionsloss = loss_object(labels, predictions) optimizer.apply_gr

浏览 72提问于2019-09-29得票数 8

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tensorflow加载项移动平均值

tensorflow、moving-average

此实现()是否与tensorflow训练模块()中的ExponentialMovingAverage相同？() def train_step(inputs, outputs): start,+ end_loss opt_op = optimizer.apply_gradient

浏览 24提问于2020-05-08得票数 5

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为什么我不能对作为参数传递给tf.function的变量执行渐变？

function、tensorflow、tensorflow2.0、gradient-descent、gradienttape

我的训练循环给了我以下警告： import numpy as npimport tensorflow_probabilityas tfpfrom tensorflow_probab

浏览 11提问于2021-07-09得票数 0

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