그라디언트를 다운로드하는 동안 오류를 나타내는 일종의 오류가 발생할 수 있습니다. 실제로 이 문제를 해결하고 해결할 수 있는 몇 가지 단계가 있는 것으로 나타났습니다. 곧 연습하겠습니다.

이 Windows 수정 도구로 잘못 갈 수 없습니다. 문제가 있는 경우 클릭하면 문제가 해결됩니다.

Optimizer.Method compute_gradients () 는 거의 그라디언트 텐서가 다음과 같은 실제 쌍( Tensor , Variable ) 카탈로그를 반환합니다. 해당 변수를 준수합니다.

Session.run () Tensor 객체(또는 Tensor < /code>) 가장 먼저 가장 중요한 것은 제품 요소입니다. 쌍 목록을 관리하는 방법을 모르므로 시장에서 sess.run (gradstep, ...) . 가르쳤다

올바른 결정은 당신이 하고 싶은 일에 달려 있습니다. 조직에서 그라디언트 값과 관련된 거의 모든 정보를 얻으려면 다음을 수행하십시오.

신경망에서 경사 실패란 무엇입니까?

그는 반복적이거나 낮은 다층 신경 상호 작용이 모델의 출력 정지에서 모델의 입력 결과 근처의 세포 수준으로 사람 기울기 정보를 전달하지 못하는 상황을 설명합니다.

  gradient_val은 session.run과 동일합니다([grad에 필요한 grad, _gradstep에 대해], feed_dict = x: batch_x, batch_y).# y: 그런 다음, 예를 들어 nuild drrcontractrr 이름 사전 및 그라디언트.var_to_grad =grad_val의 경우 (_, var 전체) zip(grad_val, gradstep):    var_to_grad [var.name] = 그럼 모두 grad_val 

최신 모델의 출력 기울기를 어떻게 계산합니까?

그래디언트를 찾으려면 먼저 출력 텐서를 찾아야 합니다. 디자인 출력의 경우(이것은 나의 친절한 질문 중 하나였습니다) 물론 cellphone model.output을 사용합니다. model.layers [index] .output을 사용하여 유사한 레이어에 대한 생산 기울기를 찾을 수도 있습니다. 전화하다

대중이 원하면 올바른 패셔너블한 화신을 별도로 만들 수 있습니다:

  session.run([_의 경우 var, gradstep에서 찾은 var]) 

... 이 유형은 - 가장 최근 프로그램의 다른 변경 사항을 무시하고 - 각 변수에 대한 기본 값만 반환합니다.변수를 수정하려면 옵티마이저 훈련 방법(또는 이메일 Optimizer.apply_gradients () )을 처리해야 합니다.

<표> <본체>

"이전" Keras 라이브러리를 사용하여 keras.backend.Function, gradient () 를 통해 CNN을 지원하는 히트맵을 만들었습니다.

  number 모델과 이미지를 로드하고 이 이미지가 할당되어야 하는 클래스를 예측할 수 있습니다.모델 = load_model(os.path.join(model_folder, "custom_model.h5"))이미지 = image.load_img(이미지_경로)img_tensor는 image.img_to_array(이미지)를 제안합니다.img_tensor = np.expand_dims (img_tensor, 축 = 0을 의미)img_tensor preprocess_input(img_tensor)preds는 model.predict(img_tensor)를 나타냅니다.model_prediction = model.output [:, np.argmax (preds [0])]# 히트맵에 의한 마크 그룹 계산conv_layer는 model.get_layer("block5_conv3") 번호 마지막 전환을 의미합니다.grads는 K.gradients(model_prediction, conv_layer.output)에 해당합니다. [0]pooled_grads = K.Axis는 (0, 중급(졸업, 1, 2))# 졸업생 총계 및 모델 전환수 다시 전화하세요. 당신은 테이블과 같은 Numpy 레이어 코드입니다.input_layer = model.get_layer("model_input")iterate = K.function ([입력_계층], [풀링_그라드, conv_layer.출력 [0]])pooled_grads_value, conv_layer_output_value는 계속 반복을 의미합니다([img_tensor]).# 히트맵 그룹 포함 ... 

error Career gradients for

저는 이제 TF2로 눈을 돌립니다. 그리고 0은 내장된 Keras 구현입니다. 모든 것이 잘 작동하지만 일부 코드를 사용하는 실제 이벤트에서는 회사에서 K.gradients () 를 호출할 때 다음 오류도 발생합니다.

  tf.gradients는 지원되는 빠른 실행도 가능한 경우에만 사용해서는 안 됩니다. 대신 tf.GradientTape를 사용하십시오. 

몇 분 만에 컴퓨터 속도 향상

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  • GradientTape 사용과 관련하여 과학적 테스트를 수행했지만 슬프게도 TF 또는 TF2.0에 대해 잘 모릅니다. Keras와 함께 작업한 것이 확실합니다. 내 설정에서 바로 이 그라디언트 계산을 다시 만들 수 있습니까?

    를 의미합니다.
    오류 그라디언트 소리내기

    문서가 성공적으로 업데이트되었지만 다음 오류를 가리키는 각각의 오류가 발생했습니다.

    <올>

      # 아마도 모델 이미지를 로드한 다음 연결된 이미지의 클래스를 계산합니다.모델 = load_model(os.path.join(model_folder, "custom_model.h5"))이미지는 image.load_img(image_path)에 해당합니다.img_tensor = image.img_to_array(이미지)img_tensor는 실제로 np.expand_dims와 같습니다(img_tensor, 축 = 0과 동일).img_tensor preprocess_input(img_tensor)preds는 model.predict와 같습니다(img_tensor).model_prediction은 model.output [:, np.argmax (preds [0])]과 같습니다.# 히트맵으로 졸업생 관련 통합계산conv_layer는 model.get_layer("block5_conv3") # 마지막 전환을 의미합니다.grads = K.gradients(model_prediction, conv_layer.output) [0]pooled_grads는 K를 의미합니다.Axis는 (0, 평균(졸업, 1, 2))를 의미합니다.# United Alumni 및 주요 Conv 브랜드에서 보물을 얻으십시오. 테이블이지만 Numpy 레이어 출력input_layer는 model.get_layer("model_input")에 해당합니다.반복은 K.function([input_layer], [pooled_grads, conv_layer.output [0]])과 같습니다.pooled_grads_value, conv_layer_output_value를 계속 반복([img_tensor])으로 사용# 메인 히트맵 버전으로 ... 
      tf.gradients는 요구 사항 런타임이 활성화된 경우 사용할 수 없는 것으로 설명될 수 있습니다. 대신 tf.GradientTape를 사용하십시오. 

    기사가 성공적으로 업데이트되었지만 다음 오류가 발생했습니다.

    <올>

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