在TensorFlow2.0中替换损失函数的梯度计算
可以通过自定义损失函数和使用tf.GradientTape来实现。
首先，自定义损失函数可以通过创建一个函数来实现。该函数接受两个参数：真实标签和模型预测值，并返回一个标量损失值。例如，下面是一个自定义的均方误差损失函数：
import tensorflow as tf
def custom_loss(y_true, y_pred):
return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))然后，在训练过程中，可以使用tf.GradientTape来计算损失函数的梯度。tf.GradientTape是一种自动求导工具，可以记录计算图中的操作，并根据输入变量计算梯度。
import tensorflow as tf
# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([...])
# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
# 定义损失函数
loss_fn = custom_loss
# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
with tf.GradientTape() as tape:
# 前向传播
logits = model(inputs)
# 计算损失
loss_value = loss_fn(labels, logits)
# 计算梯度
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
# 更新模型参数
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))在上述代码中，tf.GradientTape记录了前向传播过程中的操作，并根据损失函数的输出和模型的可训练变量计算梯度。然后，通过优化器optimizer的apply_gradients方法来更新模型参数。
这种方法可以用于替换TensorFlow2.0中任何损失函数的梯度计算。自定义损失函数可以根据具体任务和需求进行设计，例如交叉熵损失函数、对抗损失函数等。
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我正在使用TensorFlow2.1和Python3，按照教程"Tensorflow - Custom training: walkthrough“创建我的自定义训练模型。 我尝试在我的损失函数上使用汉明距离： import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
def my_loss_hamming(model, x, y):
global output
output = model(x)
return tfa.metrics.hamming.hamming_loss_fn(y, output, thres
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我想得到与输入有关的梯度，而不是相对于可训练权重的梯度。我将示例从调整为
import tensorflow as tf
import numpy as np
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assert len(physical_devices) > 0, 'Not enough GPU hardware devices available'
tf.config.experimental
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for epoch in range(epochs):
for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_dataset):
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(x_batch_train, training=True)
loss_value = loss_fn(y_batch_
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在Tensorflow中实现自定义损失函数时，Got错误输入张量必须至少为2D：[] [Op:BiasAddGrad]
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在我的项目中，我必须定制损失函数，这是匈牙利损失函数。
def hungarian_algorithm_with_None(y_true, y_pred):
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
BATCH_SIZE = 32
final_cost = []
for batch in range(BATCH_SIZE):
y_true_ = y_true[batch,:]
y_pred_ = y_pred[batch,:]
store_element
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“请将您的损失计算用零参数”`lambda`“是什么？”意思是？
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def add_l2(model, penalty=0.001):
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model.add_loss(penalty * tf.reduce_sum(tf.square(layer.trainable_variables[0])))
return
## training
@tf.function
def train_one_step(model, x, y, optimiz
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抱歉，这听起来像是重复。我已经经历了所有相关的问题，没有找到合适的解决方案，我的问题的背景。
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假设我有一个多输出模型，输出为y_0和y_1。对于一些数据示例，我确信y_0是正确的，但我知道y_1可能完全是猜测。我的想法是使用自定义训练循环并乘以计算出的权重，但这似乎不起作用。有没有比这更简单的方法来通过keras api来做这件事呢？ @tf.function
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import tensorflow as tf
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def create_model():
inp = Input((32, ))
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net =
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tf.GradientTape()的位置对模型训练时间的影响
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我试图在每个时期更新权重，但我是成批处理数据的。问题是，为了使损失标准化，我需要在训练循环之外记录TensorFlow变量(要跟踪和标准化)。但是当我这样做的时候，训练时间是很长的。
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# Very Slow
loss_value = 0
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with tf.GradientTape() as tape:
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浏览 3提问于2019-08-26得票数 3
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为什么在tensorflow 2中使用tf.GradientTape的训练与使用fit API的训练有不同的行为？
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我刚开始使用tensorflow 2
我熟悉在tensorflow 1中使用keras，我通常使用fit方法API来训练模型。但是最近在tensorflow 2中，他们引入了急切的执行。因此，我在fit和tf.GradientTape上的CiFAR-10数据集上实现并比较了一个简单的图像分类器，并分别训练了20个时期。
运行几次后，结果如下
使用fit API 训练的模型
训练数据集，损失在0.61~0.65之间，准确率为76% - 80%。
验证数据集，损失约为0.8，准确率为72% - 75%。
用tf.GradientTape 训练的模型
训练数据集损
浏览 5提问于2020-01-14得票数 2
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训练回路中具有中间函数调用的tensorflow模型的训练
python、tensorflow、keras
我试图训练一个简单的神经网络，其中输入数据从matlab simulink仿真，然后输出反馈到一个不同的matlab simulink仿真。我的代码如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import random
def get_pid_values():
# call simulink mode
浏览 7提问于2022-09-28得票数 1
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TensorFlow自定义损失ValueError:没有为任何变量提供梯度：
keras、tensorflow2.0
我正在实现一个自定义损失函数，如下面的代码所示，用于简单的分类。但是，当我运行代码时，我得到错误ValueError:没有为任何变量提供渐变： import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = "tensorflow"
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.prep
浏览 32提问于2021-02-04得票数 0
1回答
TF2 - GradientTape vs Model.fit() -为什么GradientTape不能工作？
tensorflow、machine-learning、deep-learning、tensorflow2.0、gradienttape
晚上好,
我想用tf2和梯度磁带函数实现一个简单回归问题的玩具示例。使用Model.fit，它可以正确地学习，但与GradientTape一样，它也会做一些事情，但与model.fit()相比，损失不会移动。这里我的例子代码和结果。我找不到问题了。
model_opt = tf.keras.optimizers.Adam()
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
with tf.GradientTape() as tape:
y = model(X, training=True)
loss_value = loss_fn(y
浏览 1提问于2020-08-23得票数 2
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1回答
TF 2.0错误:在使用gradienttape进行训练期间，变量不存在梯度
python-3.x、tensorflow、tensorflow2.0
我试图使用tf 2.0中的batchnormalization layer创建一个类，但是它给了我一个错误，即变量不存在渐变。我尝试直接使用批规范化，但它也给了我同样的错误。它似乎没有训练与批规范化步骤相关的变量。
我尝试使用model.trainable_variables而不是model.variables，但也不起作用。
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
fr
浏览 15提问于2019-07-28得票数 5
1回答
tape.gradient()和TF keras ()给出了不同的结果
python、tensorflow、keras、deep-learning
我有一个使用keras函数API构建的模型。在定义它之后，我使用SGD优化器编译它，如下所示。 opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.05, momentum=0.9, decay=1e-3,clipnorm=1)
model.compile(optimizer=opt, loss='mse')
model.fit(train_datagen, epochs=50,shuffle=True,verbose=True) 这可以很好地工作，并且我的模型会像预期的那样收敛。 然而，当我使用TF的磁带梯度实现相同的功能时，我总是得
浏览 64提问于2020-08-08得票数 1
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带梯度磁带的损失函数不返回任何
python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
def ml_1(epochs, lay1, lay2):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Input(shape=(3,)),
tf.keras.layers.Dense(lay1, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(lay2, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
浏览 6提问于2022-02-24得票数 1
2回答
如何在tensorflow 2中获得损耗梯度wrt内层输出？
python、tensorflow、machine-learning、tensorflow2.0、tf.keras
我想得到梯度模型的损失函数与特定层的输出在训练期间。接下来我要做的是，在下一个学习时代，用梯度值来修改图层中的一些东西。那么如何获得梯度呢？
下面是一个很小的例子。MinimalRNNCell代码是从TensorFlow的网站复制的，提供玩具数据只是为了复制行为。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import RNN, SimpleRNNCell, SimpleRNN, Layer, Dense, AbstractRNNCell
from tensorflow.keras import Model
import num
浏览 3提问于2020-03-01得票数 3
回答已采纳
1回答
optimizer.apply_gradients做梯度下降吗？
tensorflow、deep-learning、neural-network、tensorflow2.0
我找到了以下代码：
# Iterate over the batches of the dataset.
for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_dataset):
# Open a GradientTape to record the operations run
# during the forward pass, which enables auto-differentiation.
with tf.GradientTape() as tape:
# Run the
浏览 0提问于2022-01-17得票数 1
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1回答
Tensorflow:自定义损失函数不提供梯度
keras、deep-learning、tensorflow2.0、loss-function
我试图在tensorflow中定义一个自定义的丢失函数，它根据的答案惩罚假阳性和假阴性。我必须修改计算专一性的代码，并回忆相当多的代码，因为我有一个多类分类问题，而post中的问题只是二进制分类。如果重要的话，我正在使用存储在ImageDataGenerator对象中的图像进行培训。
损失函数的作用如下。
将y_pred中的逻辑和y_true中的一个热编码类转换为稀疏的数字向量(例如。对于每个batchInstantiate计数器来说，0、2、1、1是真阳性、正负、假阳性和假负数(TPx、TNx、FPx、FNx -x分别为0、1或2)。庞大的if和elif语句基本上计算混淆矩阵中的每个点，因为
浏览 2提问于2021-08-26得票数 1
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