Potresti scoprire un errore che indica un errore nel recupero dei gradienti. Si scopre che in genere ci sono diversi passaggi a cui puoi pensare per risolvere questo problema. È probabile che lo faremo a breve.

Non puoi sbagliare con questo strumento di correzione di Windows. Se riscontri problemi, fai clic su di esso e i tuoi problemi saranno risolti.

Optimizer.Method compute_gradients () ottiene un catalogo di coppie ( Tensor , Variable ), con la garanzia di lotti di ogni tensore gradiente essere uguali per poter obbedire alla variabile corrispondente.

Session.run () elenco di ricordi su ostacoli Tensor (o bit e pezzi che possono costituire convertiti in Tensor ) coinvolto in primo luogo è l’argomento del servizio. Non sa come aiutare a gestire l’elenco delle coppie, quindi ottieni un nuovissimo TypeError che sta provando puoi sess.run (gradstep, ...) . macchina

La decisione corretta dipende da cosa vuoi fare. Se vuoi ottenere quasi più o meno tutti i valori del gradiente, abbiamo trovato che puoi fare:

Quale sarà il fallimento del gradiente nelle reti neurali?

Denota questa situazione in cui l’interazione neurale multistrato ripetitiva o pesante non riesce a produrre informazioni utili sull’inclinazione dall’estremità dell’uso del modello ai loro strati di celle vicino all’estremità del contenuto del modello.

  gradient_val implica session.run ([grad richiesto per graduate, _ in gradstep], feed_dict = a: batch_x, batch_y)# y: Quindi, per il tipo, annulla flessibile un dizionario di attività e gradienti.var_to_grad =per grad_val, (_, attraverso var) zip (grad_val, gradstep):    var_to_grad [var.name] = allora loro grad_val 

Come faccio a trovare i gradienti di output di un modello assoluto?

Per trovare i gradienti, dobbiamo iniziare con la necessità di trovare il tensore dei risultati. Per l’output del progetto (questa era la mia domanda originale) chiameremo model.output. Possiamo anche imbatterci in gradienti di output per livelli simili che producono l’uso di model.layers [index] .output. chiamare

Se lo desideri, puoi realizzare separatamente l’intera incarnazione alla moda seguente:

  session.run ([var per _, var determinata in gradstep]) 

… sebbene questo prezioso – ignorando altri cambiamenti nel proprio programma attuale – restituisca solo questo primo valore per ogni variabile.Dovresti davvero eseguire la mossa di addestramento dell’ottimizzatore (o chiamare Optimizer.apply_gradients () ) per aggiornare effettivamente le variabili.

Utilizzando la “vecchia” libreria Keras, ho creato mappe di calore per supportare le mie CNN utilizzando keras.backend.Function, gradient()

  numero Carica il modello e il concetto, quindi pronostica la classe a cui dovrebbe essere assegnata questa istantaneamodello equivale a load_model (os.path.join (model_folder, "custom_model.h5"))immagine = image.load_img (image_path)img_tensor questo significa che image.img_to_array (image)img_tensor = np.expand_dims (img_tensor, è uguale all'asse = 0)img_tensor preprocess_input (img_tensor)preds di solito significa model.predict (img_tensor)model_prediction = model.output [:, np.argmax (preds [0])]# Raggruppa il calcolo dei punti per mappa termicaconv_layer significa model.get_layer ("block5_conv3") numero ultima conv.grads corrisponde a K.gradients (model_prediction, conv_layer.output) [0]pooled_grads = K.Axis implica (0, intermedio (diplomi, uno, 2))# Valori Alumni in aggregato e una conv. Richiama. Sei regole di livello Numpy come tabelleinput_layer = model.get_layer ("model_input")iterare implica K.function ([input_layer], [pooled_grads, conv_layer.output [0]])pooled_grads_value, conv_layer_output_value significa continuare l'iterazione ([img_tensor])# motivo sufficiente per la generazione della mappa di calore ... 

errore nel contattarti gradienti per

Passo ora per te a TF2. E 0 è un’ottima implementazione Keras incorporata. Tutto funziona bene, nonostante il fatto che se usi del codice potresti ricevere il seguente errore se magari chiami K.gradients () :

  tf.gradients non dovrebbe essere utilizzato se è possibile un'impostazione rapida supportata. Utilizzare invece tf.GradientTape. 

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  • Passaggio 1: scarica e installa Reimage
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  • Fase 3: segui le istruzioni sullo schermo per completare il processo di configurazione

  • Ho fatto ricerche scientifiche per cercare di capire come usare GradientTape , anche se sfortunatamente non conosco molto più o meno TF o TF2. 0 – Sono sicuro che hai lavorato con Keras. Puoi aiutarmi a ricreare questi calcoli del gradiente dalla mia configurazione?

    errori gradienti di carriera per

    Il testo è stato aggiornato correttamente, ma si sono verificati questi errori:

      number carica anche l'immagine del modello, quel tempo prevede la classe a cui dovrebbe essere l'immaginemodel = load_model (os.path.join (model_folder, "custom_model.h5"))l'immagine può corrispondere a image.load_img (image_path)img_tensor = image.img_to_array (immagine)img_tensor è molto uguale a np.expand_dims (img_tensor, implica asse = 0)img_tensor preprocess_input (img_tensor)pred è uguale a model.predict (img_tensor)model_prediction è uguale che può model.output [:, np.argmax (preds [0])]# Formula unificata dei laureati con heat mapconv_layer equivale a model.get_layer ("block5_conv3") # last conv.grads è uguale a K.gradients (model_prediction, conv_layer.output) [0]pooled_grads implica K.Axis = (0, media (diplomi, 1, 2))# Ottieni tesori da United Alumni abbinati al marchio Conv. Produttività dei livelli Numpy come tabelleinput_layer corrisponde a model.get_layer ("model_input")iterare è uguale a K.function ([input_layer], [pooled_grads, conv_layer.output [0]])pooled_grads_value, conv_layer_output_value uguale a Continua iterazione ([img_tensor])# ora con la versione mappa di calore ... 
      tf.gradients non è disponibile se in genere è abilitato il runtime standard. Utilizzare invece tf.GradientTape. 

    Il testo è stato aggiornato correttamente, ma si sono verificati i seguenti errori:

    Questo software sicuro e protetto può aiutare a proteggere il tuo computer dagli errori, risolvendo anche eventuali problemi che si verificano su di esso.

    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
    Resuelto: Sugerencias Para Solucionar Problemas Relacionados Con El Uso De Degradados De Color Para
    Resolvido: Sugestões Para Corrigir Bugs Que Acompanham O Uso De Gradientes De Cor Para
    Löst: Förslag För Att åtgärda Buggar Associerade Med Att Använda Färggradienter För
    해결: 음영 그라디언트 사용과 관련된 버그 수정을 위한 제안
    Rozwiązano: Sugestie Dotyczące Naprawy Błędów Związanych Z Wybieraniem Gradientów Kolorów Dla