我在tensorflow中实现了DeepMind的DQN算法,并在我调用optimizer.minimize(self.loss)的行中遇到了这个错误:
ValueError: No gradients通过阅读有关此错误的其他文章,我发现这意味着损失函数不依赖于用于建立模型的任何张量,但在我的代码中,我无法看出这是怎么回事。qloss()函数显然依赖于对predict()函数的调用,该调用依赖于所有
我正在尝试准备一个示例笔记本,用于展示如何在this tutorial之后的TensorFlow 2.x中创建对抗性示例。我已经能够移植一些,但是我现在被ValueError: No gradients provided for any variable: ['Variable:0'].的一个奇怪的问题所困扰,似乎找不出原因preprocessed_image, dtype=tf.float32)
delta = tf.Variable(tf.zeros_like(image_tens
当我在自定义损失函数中使用K.round函数时,出现以下错误: ValueError: No gradients provided for any variable: ['sequential_20/下面是我的工作代码示例:(如果我使用不带K.round的损失函数,它就是功) def adjusted_loss(y_true, y_pred):
y_pred = K.round(y_pred
我正在尝试使用tensorflow创建一个自动编码器,为一个大学项目分析汽车的数据集。然而,代码在开始训练时输出了一个错误,我似乎找不到解决方案。首先,我尝试阅读fit函数的tensorflow文档,但是没有引用这个错误。接下来,我尝试在StackOverflow上搜索类似的错误,但我找不到任何相关的东西。python/framework/func_graph.py", line 986, in wrapper
raise e.ag_error_metadata.to_exceptio