No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients

最新推荐文章于 2024-02-04 07:00:00 发布
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文章标签： tensorflow python 机器学习
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训练GAN的时候，生成器生成数据后，由于对数据的特殊要求，在数据传入判别器的时候使用了tf.cast()这个函数，额案后就报错了：No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients

报这个错误简单的是：在优化loss的时候，loss和你写的变量列表不匹配；

如果确保代码没啥错误，那估计就是像我一样使用了类似tf.cast（）这样的代码了，这个代码并不会传递梯度

李真LZ
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ValueError:No gradients provided forany variable， check your graph for ops that do not support gradi
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解决关于《【莫烦Python】强化学习 Reinforcement Learning 5.Policy Gradients》因为版本产生的bug
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tensorflow API:梯度修剪apply_gradients和compute_gradients
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Tensorflow-ValueError: No gradients provided for any variable
已解决 ValueError：No gradients provided for any variable
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执行 convolutional_network 时报No gradients provided for any variable
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已解决: ValueError: No gradients provided for any variable 问题
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嗨，猫头虎的AI同伴们！今天，我们将探讨一个在人工智能领域经常遇到的棘手问题：“ValueError: No gradients provided for any variable”。这个错误通常出现在训练神经网络时，尤其是在使用反向传播算法时。在本篇博客中，我将用我的猫头虎式侦探技巧，深入探究这个错误的根源，提供详细的代码示例，解释如何解决这个问题，并讨论如何避免它在未来的项目中再次出现。让我们一起潜入这个技术难题的深渊，寻找答案吧！
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学习convlstm并debug的学习记录
AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'Adadelta'
08-17
您遇到的问题是AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'Adadelta'。这个错误是由于tf.keras.optimizers模块中没有Adadelta属性导致的。要解决这个问题，您可以尝试使用其他优化器来替代Adadelta。常用的优化器包括Adam、SGD和RMSprop。您可以根据自己的需求选择合适的优化器。以下是一个使用Adam优化器的示例代码： ```python import tensorflow as tf # 定义模型和数据 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(10,)), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) data = tf.random.normal((100, 10)) labels = tf.random.uniform((100, 1)) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() # 训练模型 for epoch in range(10): with tf.GradientTape() as tape: logits = model(data) loss_value = loss_fn(labels, logits) grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) # 模型训练完成后，可以使用该模型进行预测等操作 ``` 在上述示例代码中，我们使用了Adam优化器，定义了模型、数据、损失函数和优化器，并通过反向传播来更新模型的参数。请注意，这只是一个示例代码，您可以根据自己的具体情况进行修改和调整。希望能对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '](https://download.youkuaiyun.com/download/qq_38766019/86272235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [AttributeError: ‘tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor‘ object has no attribute ‘_in_graph_...](https://blog.youkuaiyun.com/qq_43309133/article/details/122829525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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