在查看TensorFlow1.15中的OptimizerV2代码时，我注意到它们使用backprop.GradientTape来计算梯度。我找不到任何关于这个类的在线参考，只能找到tf.GradientTape。两者之间的区别是什么？
浏览 12提问于2020-03-10得票数 3
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有人能指出参考，在那里你可以学习如何执行量化感知训练(QAT)与tf.GradientTape上的TensorFlow 2？
我只看到这是用tf.keras API完成的。我不使用tf. keras，我总是用tf.GradientTape构建定制培训，为培训过程提供更多的控制。现在我需要量化一个模型，但是我只看到关于如何使用tf. keras API来实现它的参考资料。
浏览 0提问于2021-03-31得票数 1
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我最近读了一段Pytorch代码，遇到了loss.backward()和optimizer.step()函数，有没有类似于使用tensorflow/keras的函数呢？
浏览 2提问于2020-05-05得票数 6
我需要一个与TensorFlow兼容的Python库，它提供了一个用于机器学习的二阶导数-- CTC (ConnectificationTemporal分类法)丢失函数。也就是说，一个在Python中提供ctc_loss函数实现的库，与tf.nn.ctc_loss不同，第二个梯度必须是可解析计算的，性能合理，如下所示： with tf.GradientTape() as tape
浏览 0提问于2022-02-09得票数 0
我有一个经过训练的Tensorflow 2.0模型(来自tf.keras.Sequential())，它采用一个输入层，有26列(X)，并生成一个带有1列(Y)的输出层。在Tf1.x中，我能够通过以下方法计算输出相对于输入的梯度：sess = K.get_session()
在问题中，我们看到了一个关于如何计算中间层的梯度<
浏览 19提问于2019-12-02得票数 8
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我有一个这样的发电机： model = tf.keras.Sequential()def train(g_model, d_model, gan_model,
浏览 8提问于2021-12-17得票数 3
我正在阅读tensorflow中的自定义丢失函数，并正在阅读教程页面中提供的示例(请参阅下面的链接)。
y_ = model(x, training=training)按照这个例子，作者提到了Use the tf.GradientTape我的问题是，为什么需要使用tf.GradientTape？当使用任何优化器(如tensorflow )时
浏览 13提问于2022-01-09得票数 0
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我使用的是Python2.0和TensorFlow 3.8，我想使用一个学习率调度器，我对它有一个函数。我必须训练一个160个时期的神经网络，其中学习率将在80和120个时期降低10倍，其中初始学习率= 0.01。current_learning_rate / 10 return min(current_learning_rate, 0.001)
如何将此学习率调度函数与'tf.GradientTape()‘一起使用？()“的自
浏览 22提问于2020-03-23得票数 2
我想使用一个经过训练的模型来改变输入，这样它就像Tensorflow 2.0中的深度梦想一样将损失最小化(而不是改变可训练变量)，但我没有成功。假设我有一个与文档中相同的基本神经网络 class MyModel(Model): super(MyModel, self).self.conv1(x) x = self.d1(x)
model = MyModel() 我使用一个
浏览 21提问于2019-04-30得票数 0
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我正在尝试将我以前的tf1代码迁移到tf2。不幸的是，我的代码没有处于急切的模式，所以我遇到了更多的困难。(W, W - learning_rate * gradients)这是我的最小代码示例PS:它必须与复数一起工作！np.random.rand(input_size, output_size)), n
浏览 4提问于2019-10-04得票数 4
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Tensorflow版本: Tensorflow 2.1 with tf.GradientTape这是有意的行为吗？如果是，推荐的方法是获得相对于输入的渐变？
浏览 1提问于2020-02-09得票数 0
我正在尝试实现名为“不变风险最小化”的技术，它为训练机器学习模型中的损失函数增加了一个惩罚项。新的惩罚项的技术定义是关于常数分类器的平方梯度范数，用PyTorch 实现了这个“惩罚”函数。更具体地说，我想实现下面的函数，它也在我共享它的链接的代码中。
浏览 3提问于2021-01-04得票数 2
我目前工作的“四胜”演员-评论家代理人在蟒蛇。在试图通过以前收集的动作概率分布反向传播时，我遇到了以下错误: ZeroDivisionError:整数除法或模零import tensorflow as tf
with tf.GradientTape() as tape:
t = tf.Variable([1.])
浏览 2提问于2021-12-01得票数 2
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我需要计算定义的神经网络的变量的梯度wrt损失，损失的计算是正确的，但是梯度是零的。variables = self.model.trainable_variables print("{}".format(var.name)
with tf.GradientTape
浏览 5提问于2022-04-06得票数 0
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，我的问题就解决了)。tape, tf.Session() as session: loss_numpy = session.run(loss)for epoch in range(epochs): with tf.GradientTapeLoss: {session.run(loss): .4f}")
它不会抛
浏览 10提问于2021-03-11得票数 1
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在最后一行，它抛出了我： tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object is not callable 另外，我也有点困惑： 1)如何在不使用会话的情况下继续只需像这样做：output = train_op(X) 2)我是否需要使用tf.GradientTape() as tape，或者这只适用于图形？optimizer_v2/optimizer_v2.py in _compute_gradients(self, loss, var_list, grad_loss)
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浏览 73提问于2019-03-08得票数 6
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我试图计算一个神经网络的输出与它的输入有关的Hessian值。为了给你一个想法，这是我试图计算的矩阵：我正在运行Tensorflow 2.5.0，我计算M矩阵的代码如下所示： with tf.GradientTape(persistent = True) as t2: withtf.GradientT
浏览 3提问于2021-06-24得票数 1
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来自tf.GradientTape的梯度似乎与我试图最小化的函数中的正确最小值不匹配。我正在尝试使用tensorflowprobability的黑盒变分推理(使用tf2)，通过tf.GradientTape调用apply_gradients函数。后验代理是一个简单的一维正态分布。tf.Variable(0.0,dtype=tf.float64)for it in range(100):
浏览 2提问于2019-10-22得票数 0
，如下所示：print(tf.version.VERSION) # 2.0.0-alpha0
with tf.GradientTape() as tape:print(tape.gradient(s_1, x)) y = log1pexp(x)
prin
浏览 1提问于2019-04-19得票数 6
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尽管有一些问题与相同的错误有关，但我不能解决我的问题。 我在试着为一个大学设计一个GAN。我的代码与下面的介绍示例非常相似 教程 从特遣部队的网站上。下面是我认为的代码的相关部分(如果需要，可以提供更多细节，例如。如何构建鉴别器模型)。)) 它可能与我的生成器的层有关，因为它几乎是与TF的示例代码的唯一区别。= (tf.random.unifor
浏览 38提问于2021-02-26得票数 0
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