Puede encontrar un error que signifique un error al obtener degradados. Resulta que hay varios consejos sencillos que puede seguir para solucionar este problema. Haremos la aplicación en breve.

No puede equivocarse con esta herramienta de reparación de Windows. Si tiene problemas, simplemente haga clic en él y sus problemas se resolverán.

Optimizer.Method compute_gradients () devuelve un catálogo que incluye pares ( Tensor , Variable ), con casi todos los tensores de pendiente iguales a obedecer la variable relacionada.

Session.run () informe de pensamientos sobre objetos Tensor (o bits y elementos que se pueden convertir para ayudarlo a Tensor ) en primer y principal es el argumento del producto. Es mucho dinero saber cómo manejar el registro de pares, por lo que obtienes otro TypeError nuevo que está tratando de sess.run (gradstep, ...) . tren

La decisión de mejorar depende de lo que desee hacer. Si realmente desea obtener casi todos los valores de pendiente, aquí puede realizar lo siguiente:

¿Qué es la falla de gradiente dentro de las redes neuronales?

Él describe esta situación en la que la conversación neuronal repetitiva o profunda de múltiples capas no logra transmitir medios de inclinación útiles desde el extremo de salida del modelo específico a las capas de carne cerca del extremo de entrada de algún modelo.

  gradiente_val = sesiones.run ([graduado anticipado para graduado, _ con paso gradual], feed_dict = x: lote_x, lote_y)# gym: Luego, por ejemplo, cree un diccionario flexible de nombres y gradientes.var_to_grad =para grad_val, (_, in var) zero (grad_val, gradstep):    var_to_grad [var.name] implica entonces grad_val 

¿Cómo logro calcular los gradientes similares a la salida de un modelo?

Para encontrar, diría que los gradientes, primero debemos buscar el tensor de salida. Para la fuente de diseño (esta era mi pregunta original), por supuesto, llamarán model.output. También podemos encontrar gradientes de salida solo para capas similares usando model.layers [index] .capacity. llamar

Si lo desea, los clientes pueden hacer la siguiente versión de moda por separado:

  sesiones.run ([var necesario para _, var encontrado en gradstep]) 

… aunque esto, ignorando algunos cambios en sus servicios actuales, solo devuelve las primeras ofertas para cada variable.Debe ejecutar esta maniobra de entrenamiento del optimizador (o llamar a Optimizer.apply_gradients () ) para actualizar los componentes.

Usando esa biblioteca “antigua” de Keras, creé mapas de calor para respaldar mis CNN usando keras.backend.Function, incline ()

  # Cargue parte del modelo y la imagen, luego prediga alguna clase a la que se debe proporcionar esta imagenmodel = load_model (os.path.join (model_folder, "custom_model.h5"))imagen equivale a image.load_img (image_path)img_tensor implica image.img_to_array (imagen)img_tensor es igual a np.expand_dims (img_tensor, = eje significa 0)img_tensor preprocess_input (img_tensor)preds implica model.predict (img_tensor)model_prediction es igual a model.output [:, np.argmax (precede [0])]# Cálculo grupal de puntos causados ​​por mapa de calorconv_layer significa model.get_layer ("block5_conv3") # última conv.graduados corresponde a K.gradients (model_prediction, conv_layer.output) [0]pooled_grads significa K.Axis = (0, más avanzado (diplomas, uno, 2))# Los valores de los exalumnos en empeoran y conviven modelo. Llamar de vuelta. Eres un código de capa Numpy como tablasinput_layer implica model.get_layer ("model_input")iterate = K.function ([input_layer], [pooled_grads, conv_layer.output [0]])pooled_grads_value, conv_layer_output_value = tiempo de continuación ([img_tensor])# con generación de mapas de calor ... 

error al llamar a gradientes para

Paso ahora a TF2. Y nada es una implementación de Keras incorporada. Todo funciona bien, pero si aplica algún código, obtendrá el siguiente error de una persona cuando nos llame K.gradients () :

  tf.gradients no se debe utilizar independientemente de que sea posible o no la ejecución rápida admitida. Utilice tf.GradientTape en su lugar. 

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  • Paso 1: Descargue e instale Reimage
  • Paso 2: Inicie el programa y seleccione su idioma
  • Paso 3: Siga las instrucciones en pantalla para completar el proceso de configuración

  • Hice pruebas científicas para intentar descubrir cómo tener GradientTape , pero desafortunadamente nunca sabré mucho sobre TF o TF2.0. Estoy seguro de que ha trabajado junto con Keras. ¿Me pueden ayudar a reconstruir este cálculo de gradiente a partir de mi configuración?

    error al llamar a gradientes para

    El texto fue nuevo con éxito, pero cada uno de estos deslizamientos ocurrió:

      # también carga parte de la imagen del modelo, luego predice el grado al que pertenece la imagenmodelo implica load_model (os.path.join (model_folder, "custom_model.h5"))la imagen coincide con image.load_img (image_path)img_tensor equivale a image.img_to_array (imagen)img_tensor es igual que np.expand_dims (img_tensor, = eje es igual a 0)img_tensor preprocess_input (img_tensor)preds = model.predict (img_tensor)model_prediction suele ser igual a model.output [:, np.argmax (preds [0])]# Cálculo unificado de graduados con la ayuda del mapa de calorconv_layer = model.get_layer ("block5_conv3") número última conv.graduados = K.gradientes (predicción_modelo, capa_conv.salida) [0]pooled_grads implica K.Axis = (0, en promedio (diplomas, 1, 2))# Obtenga tesoros provenientes de United Alumni y la marca Conv. Salida de capa abundante como tablasinput_layer se adapta a model.get_layer ("model_input")iterate = K.function ([input_layer], [pooled_grads, conv_layer.output [0]])pooled_grads_value, conv_layer_output_value es igual a Continuar iteración ([img_tensor])# con el diseño del mapa de calor ... 
      tf.gradients no solo está disponible si el tiempo de ejecución estándar ahora está habilitado. Utilice tf.GradientTape en su lugar. 

    El texto se actualizó correctamente, pero se produjeron los siguientes errores:

    Este software seguro y protegido puede ayudar a proteger su computadora de errores, al mismo tiempo que soluciona cualquier problema que surja en ella.

    Solved: Suggestions For Fixing Bugs Related To Using Color Gradients For
    Gelöst: Vorschläge Zur Behebung Von Fehlern Im Zusammenhang Mit Der Verwendung Von Farbverläufen Für
    Résolu : Suggestions Pour Corriger Les Bugs D’accidents De La Route Liés à L’utilisation Des Dégradés De Coloration Pour
    Opgelost: Suggesties Voor Het Oplossen Van Glitches Met Betrekking Tot Het Gebruik Van Kleurovergangen Voor
    Решено: предложения по исправлению ошибок идентичны использованию цветовых градиентов для
    Resolvido: Sugestões Para Corrigir Bugs Que Acompanham O Uso De Gradientes De Cor Para
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