当我在tf2.0渴望模式下量化一个张量时,我想用同一性(直接通过估计器)来支持。我能够执行正向传递,但在尝试为backprop应用我的模型的渐变时遇到ValueError: No gradients provided for any variable..错误。作为最小的示例,请考虑以下代码: import tensorflow as tfdef quantize(x):
x = tf.cast(x, d
我使用的是Tensorflow 2.2.0GPU,我有一个简单的Keras模型,它由几个密集的层和一个线性输出组成(参见下面的代码)。我正在对可变长度样本进行模型培训,当我运行代码时,会收到关于tf.function回溯的警告。据我所读,函数跟踪是昂贵的,因此性能很差。下面是代码,在我的机器上运行大约需要330秒。tensorflow import keras
from tensorflow.ker
我使用Keras和Tensorflow 1.x已经有一段时间了,但我正在尝试学习并更新到tensorflow 2.1 (特别是tf.data.Datasets)。我可以通过使用tf.GradientTape()批量手动迭代数据集来训练模型。但是,当我尝试使用model.fit训练模型时,当我第一次使用输入时,在我的模型的call方法中引发了以下异常。ValueError: Attempt to convert a value (Ten