qq_44930937的博客

原因是硬盘空间不够了

原因这个问题出现在网络定义模型上面如果是双输入网络 ，必须再定义一个输入来进行KREAS.MODEL化代码leftinputs = keras.Input(shape=[self.input_height,self.input_width,3])rightinputs = keras.Input(shape=[self.input_height,self.input_width,3])...

错误原因原因在于使用了自定义的层例如：定义损失函数 Loss（因为这个函数不好，就不多做说明了，只是做个例子来说明）def contrastive_loss_layer(top_different, deep_different, y_true): margin = 1000 top_distance=tf.norm((top_different),ord...

错误分析No gradients provided for any variable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何（除输入）层关联，那么，损失函数就无法求出关于各个函数的梯度，导致错误解决办法例如损失函数 def contrastive_loss_layer( lef...