我想训练一个具有以下层的模型： embedding_dim = 80
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64'), metrics=['accuracy'])
(3, 50, 120, 3)
浏览 22提问于2020-09-23得票数 0
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我正在尝试在CNN 2.0中训练TensorFlow模型。这是一个多类分类任务。y_batch = fetch_batch( [...] )
current_loss = loss(y_batch, CNN)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, CNN.trainable_variables))
此时，我收到一个错
浏览 1提问于2019-06-12得票数 3
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在我的模型上运行训练时，我有这个错误。我在不同的网站上发现了这个问题，但找不到解决问题的办法。')(x) model = tf.keras.Model(z, x) return model callbacks=[checkpoint, callback_lr]整个错误是这个错误：
ValueError:没有
浏览 0提问于2020-11-15得票数 6
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optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) # Gradient Descen
ValueError:没有为任何变量提供梯度，检查不支持渐变的图形，在变量‘张量(“变量/读:0”，shape=(784，10)，dtype=float32 )，’张量(“变量1/读:0”，shape=
浏览 6提问于2017-01-17得票数 35
我没有接受网络培训，而是得到了错误：
ValueError:没有为任何变量提供梯度：‘顺序/密度/内核:0’，‘顺序/密度/偏差:0’，‘顺序/密度_1/内核:0’，‘顺序/密度_1/偏差:0’。为什么梯度不被传递？，我做错了什么？
浏览 1提问于2020-01-08得票数 0
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python\framework\func_graph.py", line 968, in wrapperValueErroroptimizer_v2\optimizer_v2.py:1219 _filter_grads
ValueError
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
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$ python3 Stocker.py APIKEY MSFT
ValueError: No gradients provided for any variable: ['lstm/lstm_cell
浏览 4提问于2020-06-11得票数 3
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事情是，我的模型的内部损失不起作用，如果我运行的训练模型没有申报损失，它就不起作用了，我必须定义一个损失才能运行培训！)---------------------------------------------------------------------------
ValueErrorpython3.7/dist-packages/keras/optimizer_v2/utils.py", lin
浏览 2提问于2022-02-11得票数 1
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我试图做一个自定义的损失函数，但我得到了错误。这应该是cyclegan的文本，这是丢失函数： nump = 0 for i in range(len(ypred[0])): nump+=1型号：models.add(Dense(100, activation='relu'
浏览 9提问于2022-09-25得票数 -1
我正在做一个简单的TF教程，但是当我尝试开始训练模型时，我得到了这个错误：
ValueError: No gradients provided for any variable: (['dense/kernel我在这个问题上做了一些研究，但找不到任何类似于这一特定练习的东西。
浏览 2提问于2022-01-13得票数 0
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site-packages/tensorflow/python/keras/optimizer_v2/utils.py", line 78, in filter_empty_gradients raise ValueErrorValueError: No gradients provided for any variable: ['decoder_1/kernel:0', 'decoder_1/bias:0', 'decoder
浏览 21提问于2021-01-12得票数 1
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我一直在尝试在强化学习中实现策略梯度算法。然而，在计算自定义损失函数的梯度时，我遇到错误“ValueError: No gradients provided for any variable:”，如下所示： loss = tf.multiply(log_prob, (-reward))我按如下方式计算梯度
浏览 6提问于2021-05-31得票数 0
我试图优化我的过滤器激活使用预先训练的模型(vgg16)，并减少平均过滤分数计算。我不断地得到一个错误，即“没有为任何变量提供梯度”。
我真的很感谢你的帮助。谢谢!
浏览 14提问于2022-01-28得票数 0
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我一直在尝试使用TensorFlow为中描述的DQN实现训练步骤，但当我尝试使用GradientTape计算梯度时，我得到了一个ValueError: No gradients provided for以下是训练步骤代码：
我最好的猜测是，这个错误是因为索引logits使得梯度
浏览 1提问于2021-07-07得票数 0
1000但我发现了一个错误：
引发ValueError(f“没有为任何变量提供渐变：{variable}”。ValueError:没有为任何变量提供梯度：(“稠密/内核:0”，“稠密/偏差:0”，“稠密1/内
浏览 2提问于2022-08-01得票数 0
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X_train, Y_train = zip(*train)X_test, Y_test = zip(*test)
# Y_test = np.array(Y_test)
# MODELO DE TESTE 1
###############################
浏览 1提问于2020-10-31得票数 0
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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
import我通读了tensorflow上的问题，其中一个原因是损失函数和输入变量之间的联系被打破了。但我在损失函数中使用了y_true 谢谢
浏览 32提问于2021-02-04得票数 0
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没有为任何变量错误提供梯度。
、、、、
在自定义训练循环上运行此操作时，我将得到错误
ValueError: No gradients provided for any variable: (['while/dense/kernel:0',
浏览 2提问于2022-09-13得票数 -2
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我正在训练一个基于Keras框架的自动编码器，在模型的拟合过程中我面临一个错误。activation='sigmoid', padding='same')(up) # 256 x 256 x 1
优化器与训练train_gen, epochs=EPOCHS, batch_size=BS, validation_data=valid_gen, callbacks=model_callbacks)ValueErro
浏览 1提问于2021-02-08得票数 0
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我是tensorflow的新手，我正在构建一个网络，但是无法计算/应用它的梯度。我知道错误：
我将感谢任何帮助
浏览 2提问于2016-08-04得票数 4
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