self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.model.trainable_variables)) 为什么当我使用np.expand_dims()修改模型输出的形状时，会得到以下错误： "ValueError:没有为任何变量提供渐变...“当将渐变应用于我的模型变量时？不过，如果我没有np.expand_dims()，它就可以正常工作。是因为模型损失必须与模型输出具有
浏览 43提问于2020-07-20得票数 1
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：我试着用来判断是否有什么东西使我无法跟踪图表
浏览 2提问于2016-08-04得票数 4
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gen_optimize = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate, beta1).minimize(gen_loss, var_list=gen_vars)
shape = z.get_shape().
浏览 0提问于2019-01-24得票数 0
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排罪人网看起来是这样的x = tf.placeholder("float", [None, time_steps, num_inputs], name='x'Y是一个与x形状相同的tf.placeholder，但是经过重新格式化，所以它接受了生成器网络的输出(这是在tf.session()内部完成的)。
知道为什么要打破这个吗？
浏览 0提问于2018-03-28得票数 1
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我加载了我的数据并进行了缩放。当我试图拟合数据的时候。它返回此错误。还有其他关于同样的错误的问题，但它不适用于我。代码：import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import_maybe_define_function(args, kwargs)
File "C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\te
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
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我是机器学习和tensorflow的新手，所以我现在正在做一个个人项目，尝试学习一些东西。我现在得到了这个错误，我所有的在线研究都没有帮助我缩小问题的范围。我最好的猜测是，在引擎盖下面发生了一些事情，我无法识别，这使得我的损失函数不可微，我知道这是RNN的一个问题。我很感激你的帮助！'dense/kernel:0', 'dense/bias:0']import pandas as pd
import
浏览 4提问于2020-06-11得票数 3
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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[
浏览 9提问于2022-09-25得票数 -1
我有一个名为RL_Brain的类 class RL_Brain():
def __init__(self, n_features, n_action, memory_size=10, batch_sizeself.decoder.trainable_variables)) 当我运行learn函数时，我得到以下错误： File "/Users/wangheng/app/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/tensorflow
浏览 21提问于2021-01-12得票数 1
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我想在tensorflow中定义一个基于直方图的丢失函数，但这需要直方图函数来支持渐变，但情况并非如此。例如，使用tf.histogram_fixed_width我得到了一个错误“没有为任何变量提供梯度，检查您的图形中不支持渐变的操作”。因此，我正在寻找一个工作，或一个替代的函数，以计算直方图在tensorflow，支持梯度。
浏览 0提问于2019-06-08得票数 3
问题
使用Tensorflow的partial_run()方法不像我预期的那样工作。我使用它的底部提供的代码，我相信它是给我附加的错误。数据的一般流程是，我需要从模型中得到一个预测，在某个非tensorflow代码中使用该预测(为软件合成器编程)，然后在播放midi音符后获得音频特征(MFCCS、RMS、FFT)，这个音符最终可以传递到成本函数，以检查预测的修补程序与重新创建所需声音的距离有多近，例
浏览 0提问于2017-02-28得票数 4
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使用AdamOptimizer，当我得到一个2d变量的梯度时，第二维的大小最终为零，而第一维的大小与变量的第一维的大小相同。这使得处理梯度变得困难，因为对于大多数函数来说，任何大小的渐变都与其他大小不兼容。当我得到一个一维变量的梯度时，梯度的维数和变量的尺寸是一样的<
浏览 4提问于2016-01-25得票数 1
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我对深度学习的实现还很陌生，我正在尝试实现一种基于以下的基于Keras / Tensorflow的音乐体裁分类方法。def preprocess(fin): #print(model.summary())
我尝试用两种方式重写模型，两种
浏览 1提问于2020-10-31得票数 0
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当我试图使用tensorflow2.0创建一个基于TensorFlow发布的官方指南的转换器时，我遇到了一个问题。当我添加一个完全连接的网络时，似乎分类损失和转换损失都是一些变量的梯度。但是，一旦我试图把这两个损失相加，所有变量的梯度就消失了。我不知道，几个星期来我一直努力想办法解决这个问题。有人能给我一些建议吗？transformer.trainable_variables))
class
浏览 1提问于2019-11-20得票数 3
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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
import numpy as np from tensorflow i
浏览 32提问于2021-02-04得票数 0
我想在TensorFlow中构建分类器时，使用带有动量的梯度下降(跟踪以前的梯度)。所以我不想使用tensorflow.train.GradientDescentOptimizer，但我想使用tensorflow.gradients来计算梯度，跟踪以前的梯度，并根据它们更新权重。我如何在TensorFlow中做到这一点？
浏览 16提问于2016-08-26得票数 5
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我在Keras中创建了一个自定义丢失函数，如下所示：import numpy as np penalty = 0.1 * -entropy return loss + penalty ValueError:没有为任何变量提供梯度不知何故，现在可以计算出梯度。如
浏览 0提问于2021-01-07得票数 0
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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
我正面临着tensorFlow的麻烦。执行下列代码import input_data
training_epochs = 25display_step = 1
# tensorflowtf.train.AdamOptimizer(learn
浏览 6提问于2017-01-17得票数 35
我试图通过Tensorflow编写一个具有自定义丢失功能的Keras 2 LSTM：我的培训集有不同大小的时间维度<e
浏览 0提问于2017-04-20得票数 2
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