tf.GradientTape()返回None
tf.GradientTape()是TensorFlow中的一个上下文管理器，用于计算梯度。它可以帮助我们自动计算任意可微分函数的梯度，包括神经网络的反向传播过程。
tf.GradientTape()的返回值是一个GradientTape对象。在该上下文管理器中，我们可以定义需要计算梯度的操作，并使用GradientTape对象的gradient()方法来获取这些操作相对于某个变量的梯度。
使用tf.GradientTape()的优势在于它提供了一种灵活且高效的方式来计算梯度，尤其适用于深度学习中的反向传播算法。它可以自动追踪计算图中的操作，并记录梯度信息，从而避免手动编写反向传播的繁琐过程。
应用场景：
- 深度学习模型的训练：通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，使用梯度下降等优化算法来更新模型参数。
- 自定义损失函数的优化：可以计算自定义损失函数相对于模型参数的梯度，用于特定任务的优化。
- 梯度计算的研究和分析：可以用于研究梯度的性质、分析模型的收敛性等。
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请注意，以上推荐的产品和链接仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
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我试着用tf.GradientTape来计算梯度。当我尝试这样做时，使用loss和Model.variables (tf.keras.Model)作为输入，这是一个返回None数组的结果。TrainOpe = tf.train.AdamOptimizer(LearningRate, name="MainTrainingOpe")
with tf.GradientTape, dtype=float32)
[<tf.Variable 'La
浏览 2提问于2018-08-24得票数 2
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我尝试在eager模式下使用Tensorflow计算梯度，但tf.GradientTape ()只返回None值。我不明白为什么。在update_policy ()函数中计算渐变。这一行的输出： grads = tape.gradient(loss, self.model.trainable_variables) 是 {list}<class 'list'>:[None, None,None] 下面是代码。# Logits
self.mod
浏览 14提问于2019-04-12得票数 3
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_persistent: self._tape = None
return 0x = tf.Variable(3.0)
y = x**2
dy_dx = t
浏览 12提问于2022-01-23得票数 0
1回答
我试着用tf.GradientTape来计算梯度。当我尝试这样做时，使用loss和Model.trainable_weights (tf.keras.Model)作为输入，这是一个返回None数组的结果。我做错了什么？i, t + 1))
print("Update")
浏览 36提问于2019-04-10得票数 3
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不管有没有手表，我都试过了，但它总是通向No gradients provided for any variable alpha = tf.Variable(0.01, name='Alpha', constraint=lambda t: tf.clip_by_valuew_layer.bias * (1-alpha)
tf.
浏览 6提问于2022-05-25得票数 1
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=True) as tp2: tp1.watch(t)
浏览 37提问于2021-07-10得票数 0
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ta in 2 dimension, tb in 3 dimensioninp_tensor_list = [ta,tb]
with tf.GradientTape
浏览 0提问于2021-07-19得票数 0
1回答
如何在TF2.0中计算这个梯度？
、、、、
我认为我必须使用tf.GradientTape，但我尝试了一些变体，但没有成功。wt_f2 = wt_f1 * 10.0print(a.f2()) wt_f2 = wt_f1 * 10.0这也会返回None。
浏览 2提问于2021-08-09得票数 0
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对于关于整个第一层的导数，下面的代码很好用 with tf.GradientTape() as tape:g = tape.gradient(loss(y, y_pred), model.trainable_variables[0][:1]) 但是这将返回None。
浏览 16提问于2021-02-08得票数 1
不幸的是，tf.GradientTape().gradient()将这些权重的梯度分配为None，这并不适用于optimizer.apply_gradients。解决办法是在之后为这些渐变分配零。有可能让tf.GradientTape().gradient()自动将None替换为零吗？或者，是否有一种方法可以让优化器使用渐变列表中的None？
浏览 6提问于2022-05-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我问自己，下面的代码是否只做了一个梯度下降的步骤，还是做了整个梯度下降算法？opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=self.learning_rate) 你需要做一些梯度下降的步骤，你决定。但我不确定opt.min
浏览 9提问于2022-01-16得票数 2
= Sequential()ex_model.add(Dense(10)) with tf.GradientTape() as tape2:
tape2.watch(xs)
浏览 4提问于2021-02-03得票数 1
回答已采纳
根据 for tf.GradientTape，它的__exit__()方法接受三个位置参数：typ, value, traceback。with语句是如何推断它们的？我应该在下面的代码中给出哪些值(在这里，我没有使用with语句)：gt.
浏览 2提问于2020-06-09得票数 1
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data = tf.keras.Input(shape=(None, 114))optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=1e-3)
loss = mse(output,noise_y)
grads = tape.gradie
浏览 22提问于2020-12-24得票数 0
但是，当我使用tf.GradientTape查找损失的梯度w.r.t训练变量时，没有返回任何结果。def train_step(): noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, noise_dim])我所知道的是
当两个变量之间没有图形连接时，tf.GradientTape<em
浏览 10提问于2020-05-12得票数 1
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tf.constant([[1, 2], [2, 3]], dtype=tf.float32) tape1.watch(a) [2. 3.]], shape=(2, 2), dtype=float32)正
浏览 10提问于2020-08-03得票数 2
我想用tf.GradientTape()来计算tensorflow_probability层的渐变。这是相当简单的使用正常的，例如，密集层layer = tf.keras.layers.Dense(10)
layer = tfp.layers.DenseReparameterization(10)
with tf.GradientTape()loss = tf.reduce_m
浏览 19提问于2021-03-12得票数 1
1回答
由于某种原因，dW和DB都是None。我不明白为什么t.gradient()返回None。tf.reduce_mean(tf.square(y_predicted-y_true)) with tf.GradientTapeinputs,outputs) ## dW and
浏览 2提问于2018-11-26得票数 1
当我尝试计算梯度时，例如：gradients = tape.gradient(loss, predictions)，它返回None，这意味着我的损失函数不依赖于预测。 这怎么可能呢？self.d1_output = None self.d2_output = None self.d3_output = None
浏览 30提问于2019-06-10得票数 1
第一个梯度起作用，但第二个梯度返回None张量。看起来它们并不是彼此相关的，所以才能得到梯度。这里有什么问题？？with tf.GradientTape() as tape1: output1 = NN_model1(input1
浏览 15提问于2021-04-01得票数 0
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