我试图从Bernoulli分布w.r.t计算样本的梯度。(样本为1的)概率p。
我尝试使用tensorflow.contrib.distributions中提供的伯努利分布的实现和基于这个的我自己的简单实现。然而,当我尝试计算梯度时,这两种方法都失败了。
使用Bernoulli实现:
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.distributions import Bernoulli
p = tf.constant([0.2, 0.6])
b = Bernoulli(p=p)
s = b.sample()
g = tf.gradient
我正在尝试调整tf DeepDream教程代码来处理另一个模型。现在,当我调用tf.gradients()时:
t_grad = tf.gradients(t_score, t_input)[0]
g = sess.run(t_grad, {t_input:img0})
我收到一个类型错误:
TypeError: Fetch argument None of None has invalid type <type 'NoneType'>,
must be a string or Tensor. (Can not convert a NoneTyp
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
A = tf.constant([[1,7,3]],dtype=tf.float32)
B = tf.zeros_like([[1,0,0],[0,1,0]])
C = tf.cast(A,dtype=tf.int32)+B
f = tf.gradients(C,A)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
print(sess.run(f)) 我使用的是tensorflow 2.3.0版本。运行此程序时,将提示错误:
使用PyQt4,我一直能够以None作为参数初始化QBrush和QColor (创建无颜色等):
QBrush(None)
QColor(None)
但是,在我从4.11.3升级到4.11.4 (这是一个小的升级)之后,我发现这些不再被接受:
>>> QColor(None)
Traceback (most recent call last):
File "<console>", line 1, in <module>
TypeError: arguments did not match any overloaded call:
我在做cs231n assignment 2时遇到了这个问题。
我使用的是tensorflow-gpu 1.5.0
代码如下
# define our input (e.g. the data that changes every batch)
# The first dim is None, and gets sets automatically based on batch size fed in
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3])
y = tf.placeholder(tf.int64, [None])
is_trainin
我正在与OpenAI健身房合作,训练一个演员-评论家网络,其中一个网络提供动作,第二个网络提供期望值。然而,当我试图从网络中获取要存储的渐变以便以后更新它们时,我一直收到TypeError: Fetch argument None has invalid type <class 'NoneType'>错误。只有当我使用评论家网络运行它,或者如果我运行第二个演员网络时,它才会出现。我用不同的tf.variable_scope值定义了它们,并通过了同一个会话,所以在我看来,它应该可以工作,我似乎不明白为什么它不能工作。我遇到了其他帖子,和,但他们都没有解决我的问题。
我
我试图绘制静态文本,但遇到错误,您能解释一下我做错了什么吗,为什么是NoneType?
代码如下:
sT = QtGui.QStaticText()
text = 'text'
painter.drawStaticText(QtCore.QPoint(40, 50), sT.setText(text))
和错误:
painter.drawStaticText(QtCore.QPoint(40, 50), staticT.setText(text))
TypeError: arguments did not match any overloaded call:
QPainter.
# Defining the tf ops
prob_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(2))
log_placeholder = tf.log(prob_placeholder)
grads_placeholder = tf.gradients(ys=tf.log(prob_placeholder), xs=model.weights)
# t is some index into the holders (which are lists)
# s is some state || p_a is some list of [p
import tensorflow as tf
x = tf.constant(1.0)
w = tf.Variable(0.8)
y = w * x
y_ = tf.constant(0.0)
loss = (y - y_)**2
optim = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.025)
grads_and_vars = optim.compute_gradients(loss)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer
a=tf.Variable(0, name='input')
b=tf.constant(1)
mid_val =tf.add(a,b)
update_value =tf.compat.v1.assign(a,mid_val)
tg=initialize_all_variables()
with tf.compat.v1.Session() as sess:
sess.run(tg)
print(sess.run(a))
for i in range(3):
sess.run(update_value)
print(sess.run(a))
我刚开始学习tensorflow,在使用tf.gradients和tf.hessain函数时遇到了以下错误。下面给出了tf.gradients的代码和错误。
import tensorflow as tf
a = tf.placeholder(tf.float32,shape = (2,2))
b = [[1.0,2.0],[3.0,4.0]]
c = a[0,0]*a[0,1]*a[1,0] + a[0,1]*a[1,0]*a[1,1]
e = tf.reshape(b,[4])
d = tf.gradients(c,e)
sess = tf.Session()
print(sess.run
QComboBox使用以下语法连接到函数:
myComboBox.activated.connect(self.myFunction )
但我需要能够将参数从ComboBox发送到myFunction()。但如果我用:
myComboBox.activated.connect(self.myFunction(myArg1, myArg2 )
我得到了
TypeError: connect() slot argument should be a callable or a signal, not 'NoneType'
要将QComboBox连接到能够接收Comobobox发送的参
我有一个超过2000行的python脚本,它是通过生产服务器上的以下异常处理的,我不能在本地重现这个问题来调试它,我也不知道它是从哪里来的。
Exception TypeError: TypeError("argument of type 'NoneType' is not iterable",) in <bound method Popen3.__del__ of <popen2.Popen3 instance at 0x7fccba7b65f0>> ignored
Exception TypeError: TypeError("
我正在训练一个多元线性回归模型,出现了这个错误代码。 TypeError: Fetch argument 12434120.0 has invalid type <class 'numpy.float32'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a float32 into a Tensor or Operation.) 我想知道这意味着什么..。训练代码如下所示: for step in range(100001):
cost_, hypo_, _ = sess.run([cost, hypothe
我正在开发一个DDPG实现,它需要计算一个网络的梯度(下面是:critic)与另一个网络的输出(下面是:actor)。在大多数情况下,我的代码已经使用队列而不是提要块,但是对于这个特定的部分,我还不能这样做:
import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
states = tf.placeholder(tf.float32, (None,))
actions = tf.placeholder(tf.float32, (None,))
actor = states * 1
critic = states * 1 + actions
gra
我试图引入一个随机的90度旋转图像作为训练数据管道的一部分。然而,当我试图用标量张量填充tf.image.rot90()的tf.image.rot90()参数时,我得到以下错误:TypeError: Fetch argument None has invalid type <class 'NoneType'>。当k是python变量时,该函数按预期工作。以下说明了这一问题:
import tensorflow as tf
import random
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
wi
如果输入为空或为零,则不应得到任何输入。
这就是我们所做的努力:
int是必要的。
number = int(input('Type an integer: ') or None )
number = number if number != 0 else None
print(number)
如何避免这一问题:
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType'
我试图声明一个自定义解析器,但我得到了一个错误。
NoneType' object has no attribute '__getitem__'
(<type 'exceptions.TypeError'>, TypeError("'NoneType' object has no attribute '__getitem__'",), <traceback object at 0xc336234>)".
下面是我的代码:
class print_task1(report_sx
我试图使用 for tf.data.Dataset.window中的一个示例,而文档中的示例失败了。
从文件中派生的代码:
import tensorflow as tf
ds = tf.data.Dataset.range(7).window(2)
next_element = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(next_element))
生成此错误(跟踪删除):
TypeError: Can not convert a _VariantDataset
你好,我正在尝试检查一个默认设置为None的变量是否存在某个关键字,如果它保持为None,我得到了TypeError: argument of type 'NoneType' is not iterable错误,我如何避免这一点而不从None中更改object1默认值?
object1 = None
if "xyz" in object1:
print("yes")
如果我做了object1 = "",错误就不会出现
我是蟒蛇的初学者。我无法理解没有类型的简单事物。当我在构造函数中为参数赋值时。我搞错了。诀窍是什么。有错误的代码:
class A(object):
def __init__(self):
self.root = None
def method_a(self, foo):
if self.root is None:
print self.root + ' ' + foo
a = A() # We do not pass any argument to the __init__ method
a.method