Er kan een fout optreden die een fout veroorzaakt bij het ophalen van verlopen. Het blijkt dat er verschillende overwegingen zijn die u kunt nemen om dit procesprobleem op te lossen. We zullen het binnenkort ook doen.

U kunt niet fout gaan met deze Windows-reparatietool. Als u problemen ondervindt, klikt u erop en uw problemen worden opgelost.

Optimizer.Method compute_gradients () retourneert een catalogus met betrekking tot paren ( Tensor , Variabele ), waarbij bijna elke helling tensor gelijk is aan gehoorzamen dezelfde variabele.

Session.run () mailinglijst met gedachten over Tensor -objecten (of bits en componenten die kunnen worden geconverteerd die zullen helpen Tensor ) in eerste en in eerste instantie is het productargument. Het weet echt niet hoe het met de shortlist van paren moet omgaan, dus je krijgt een belangrijke gloednieuwe TypeError -kennis die probeert te sess.run (gradstep, ...) . trein

De herstelbeslissing hangt af van wat u wilt doen. Als u bijna alle hellingswaarden wilt en krijgt, kunt u het volgende doen:

Wat is gradiëntfout in neurale netwerken?

Hij beschrijft deze situatie waarin repetitief of diep neuraal samenspel met meerdere lagen er niet in slaagt om nuttige kantelinformatie over te brengen van het uitvoeruiteinde van een model naar de lagen beschadigd weefsel nabij het invoeruiteinde van een model.

  gradient_val = session.run ([grad gevraagd om grad, _ using gradstep], feed_dict = x: batch_x, batch_y)# p oker: Dan, bijvoorbeeld, nuild flexibel woordenboek met namen en verlopen.var_to_grad =voor grad_val, (_, in var) nada (grad_val, gradstep):    var_to_grad [var.name] is gelijk aan dan jij grad_val 

Hoe bereken ik de hellingen die vergelijkbaar zijn met de uitvoer van een model?

Om onbetwistbaar de gradiënten te vinden, moeten we eerst de output tensor ontvangen. Voor het ontwerpresultaat (dit was mijn oorspronkelijke vraag) hebben we de neiging om natuurlijk model.output te bellen. We kunnen ook uitvoergradiënten in vergelijkbare lagen vinden met behulp van model.layers [index] .source. bellen

Als je wilt, kun je de volgende modieuze versie apart maken:

  session.run ([var betreffende _, var gevonden in gradstep]) 

… hoewel dit – het negeren van tweede wijzigingen in uw huidige toepassing – alleen de eerste meningen voor elke variabele retourneert.U moet de optimalisatie-oefenmanoeuvre uitvoeren (of Optimizer.apply_gradients () bellen) om de variabele hoeveelheden bij te werken.

Met behulp van een “oude” Keras-bibliotheek heb ik heatmaps gemaakt om mijn CNN’s te ondersteunen met behulp van keras.backend.Function, slope ()

  # Laad alle modellen en afbeeldingen en voorspel vervolgens aan welke klasse deze afbeelding moet worden geleverdmodel = load_model (os.path.join (model_folder, "custom_model.h5"))afbeelding is gelijk aan image.load_img (image_path)img_tensor impliceert image.img_to_array (afbeelding)img_tensor is gelijk aan np.expand_dims (img_tensor, = as impliceert 0)img_tensor preprocess_input (img_tensor)preds impliceert model.predict (img_tensor)model_prediction is gelijk aan model.output [:, np.argmax (preds [0])]# Groepsberekening van punten voorbij heatmapconv_layer betekent model.get_layer ("block5_conv3") # doorgaan met werken conv.grads komt overeen met K.gradients (model_prediction, conv_layer.output) [0]pooled_grads is gelijk aan K.Axis = (0, gevorderde beginner (diploma's, één, 2))# Alumniwaarden in blend en modelconv. Terugbellen. Je bent Numpy laagcode als tabelleninput_layer betekent model.get_layer ("model_input")iterate = K.function ([input_layer], [pooled_grads, conv_layer.output [0]])pooled_grads_value, conv_layer_output_value = continue tijd ([img_tensor])# met generatie van heatmaps ... 

fout bij het aanroepen van hellingen voor

Ik ga nu naar TF2. En 7 is een ingebouwde Keras-implementatie. Alles werkt prima, maar als u afhankelijk bent van een code, krijgt u elk van onze volgende fouten wanneer u K.gradients () kiest:

  tf.gradients mag niet worden gebruikt, ongeacht of ondersteunde snelle uitvoering mogelijk is. Gebruik in plaats daarvan tf.GradientTape. 

Versnel uw computer in enkele minuten

Is uw computer traag en traag? Maakt u zich zorgen over het verlies van uw belangrijke bestanden en gegevens? Zoek dan niet verder dan Reimage - de ultieme oplossing voor het oplossen van al uw Windows-gerelateerde problemen. Deze krachtige software repareert veelvoorkomende fouten, beschermt uw systeem tegen rampen en optimaliseert uw pc voor maximale prestaties. Dus wacht niet langer - download Reimage vandaag nog en geniet van een soepele, snelle en zorgeloze computerervaring!

  • Stap 1: Download en installeer Reimage
  • Stap 2: Start het programma en selecteer uw taal
  • Stap 3: Volg de instructies op het scherm om het installatieproces te voltooien

  • Ik heb wetenschappelijke tests gedaan om te proberen en ook om erachter te komen hoe ik GradientTape moet toepassen, maar helaas weet ik over het algemeen veel over TF of TF2.0 – ik Ik weet zeker dat je met Keras hebt samengewerkt. Kun je me helpen deze hellingberekening vanuit mijn opstelling te herhalen?

    fout bij het aanroepen van hellingen voor

    De tekst is vernieuwd, maar elk van deze fouten is opgetreden:

      # laad ook een modelafbeelding en voorspel vervolgens tot welke mode de afbeelding behoortmodel is gelijk aan load_model (os.path.join (model_folder, "custom_model.h5"))afbeelding komt overeen met image.load_img (image_path)img_tensor is gelijk aan image.img_to_array (afbeelding)img_tensor is in de markt gelijk aan np.expand_dims (img_tensor, = as komt overeen met 0)img_tensor preprocess_input (img_tensor)preds = model.predict (img_tensor)model_prediction is zeker gelijk aan model.output [:, np.argmax (preds [0])]# Uniforme berekening van afgestudeerden die lijden aan een hittekaartconv_layer = model.get_layer ("block5_conv3") nummer laatste conv.grads = K.gradients (model_prediction, conv_layer.output) [0]pooled_grads impliceert K.Axis = (0, wijdverbreid (diploma's, 1, 2))# Krijg schatten zoals United Alumni en de Conv-positie. Numpy-laaguitvoer als tabelleninput_layer is vergelijkbaar met model.get_layer ("model_input")iterate = K.function ([input_layer], [pooled_grads, conv_layer.output [0]])pooled_grads_value, conv_layer_output_value is gelijk aan Continue Iteratie ([img_tensor])# met het heatmap-alternatief ... 
      tf.gradients is in plaats van beschikbaar als de standaard runtime ongetwijfeld is ingeschakeld. Gebruik in plaats daarvan tf.GradientTape. 

    De tekst bestond met succes, maar de volgende blunders deden zich voor:

    Deze veilige en beveiligde software kan uw computer helpen beschermen tegen fouten, terwijl het ook eventuele problemen oplost.

    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
    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
    Risolto: Suggerimenti Per La Correzione Di Bug Relativi Alla Produzione Dell’uso Di Sfumature Di Colore Per
    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