Możesz napotkać błąd wskazujący na błąd, nie wspominając o pobieraniu gradientów. Okazuje się, że w tym momencie jest kilka kroków, które możesz rozwiązać, aby rozwiązać ten problem. Musimy to zrobić wkrótce.

Nie możesz się pomylić z tym narzędziem do naprawy systemu Windows. Jeśli masz problemy, po prostu kliknij, a Twoje problemy zostaną rozwiązane.

Optimizer.Method compute_gradients () pozytywne aspekty katalog par ( Tensor , Variable ), przy czym prawie każdy tensor gradientu jest równy które będą zgodne z odpowiednią zmienną.

Session.run () lista najbardziej wewnętrznych przemyśleń na temat punktów Tensor (lub bitów i elementów, które mogą zostać przekonwertowane na Tensor ), aby stać się przede wszystkim argumentem kursu. Nie wie, jak poradzić sobie z listą par, poza tym otrzymujesz unikalny dla marki TypeError , który próbuje w odniesieniu do sess.run (gradstep, ...) < /kod>. kolej

Właściwa decyzja zależy od tego, co chcesz zrobić. Jeśli chcesz uzyskać prawie każdą z wartości gradientu, w tym momencie jest hto możesz zrobić:

Co jest uważane za awarię gradientu w sieciach neuronowych?

Jest to sytuacja, w której powtarzalna lub unikalna wielowarstwowa interakcja neuronowa nie dostarcza użytecznych informacji o nachyleniu od końca produktu końcowego modelu, do którego warstwy komórek w pobliżu sugestii końca modelu.

  gradient_val równa się session.run ([wymagany stopień ukończenia studiów, _ w kroku stopni], feed_dict = by: batch_x, batch_y)# y: Następnie, dla typu, nuild elastyczny słownik, taki jak : i gradienty.var_to_grad =dla grad_val, (_, podczas gdy w var) zip (grad_val, gradstep):    var_to_grad [var.name] = wtedy ktoś grad_val 

Jak sprawdzić gradienty danych wyjściowych modelu bezwzględnego?

Aby znaleźć gradienty, najpierw musimy znaleźć tensor wyniku końcowego. W przypadku projektu wyjściowego (to było moje oryginalne pytanie) będziemy chcieli wywołać coaching model.output. Możemy również uzyskać gradienty wyjściowe dla podobnych warstw poprzez model.layers [indeks] .output. zadzwonić

Jeśli chcesz, możesz osobno wykonać następujące modne wcielenie:

  session.run ([var dla _, var wykryte w gradstep]) 

... chociaż a - ignorując inne zmiany w twoim dobrym bieżącym programie - zwraca tylko całe pierwsze wartości dla każdej zmiennej.Z pewnością powinieneś uruchomić kontrolkę uczenia optymalizatora (lub wywołać Optimizer.apply_gradients () ), aby ostatecznie zaktualizować zmienne.

Korzystając ze „starej” biblioteki Keras, stworzyłem mapy cieplne do obsługi moich CNN za pomocą keras.backend.Function, gradient()

  number Załaduj model i wygląd ekranu, a następnie wytypuj klasę, do której ma być przypisane to zdjęciemodel implikuje load_model (os.path.join (model_folder, "custom_model.h5"))obraz = obraz.load_img (ścieżka_obrazu)img_tensor reprezentuje image.img_to_array (obraz)img_tensor = np.expand_dims (img_tensor, jest równy osi = 0)img_tensor preprocess_input (img_tensor)preds wskazuje model.predict (img_tensor)model_prediction = model.output [:, np.argmax (preds [0])]# Obliczenia grupowe związane z punktami według mapy termicznejconv_layer oznacza model.get_layer („block5_conv3”) numer ostatniej konw.grads odpowiada K.gradients (model_prediction, conv_layer.output) [0]pooled_grads = K.Oś równa się (0, średniozaawansowany (dyplomy, jeden, 2))# Wartości absolwentów łącznie i konw. manekinów. Oddzwonić. Jesteś kodem rabatowym Numpy Layer jako tabeleinput_layer = model.get_layer („model_input”)iteracja oznacza K.function ([input_layer], [pooled_grads, conv_layer.output [0]])pooled_grads_value, conv_layer_output_value oznacza kontynuację iteracji ([img_tensor])# z generowaniem heatmap... 

Błąd krzyczy gradienty dla

Teraz mogę przejść do TF2. A 0 to jedna konkretna wbudowana implementacja Keras. Wszystko działa dobrze, wręcz przeciwnie, jeśli użyjesz jakiegoś kodu, cała rodzina otrzyma następujący błąd za każdym razem, gdy wywołasz K.gradients () :

  tf.gradients nie powinien być używany, jeśli możliwa jest obsługiwana szybka wydajność. Zamiast tego użyj tf.GradientTape. 

Przyspiesz swój komputer w kilka minut

Czy Twój komputer działa wolno i wolno? Martwisz się o utratę ważnych plików i danych? Nie szukaj dalej niż Reimage — najlepsze rozwiązanie do naprawienia wszystkich problemów związanych z systemem Windows. To potężne oprogramowanie naprawi typowe błędy, ochroni system przed awarią i zoptymalizuje komputer pod kątem maksymalnej wydajności. Więc nie czekaj dłużej – pobierz Reimage już dziś i ciesz się płynną, szybką i bezproblemową obsługą komputera!

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj Reimage
  • Krok 2: Uruchom program i wybierz swój język
  • Krok 3: Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby zakończyć proces konfiguracji

  • Zrobiłem naukowy test, aby spróbować znaleźć najprostszy sposób użycia GradientTape , ale niestety niewiele wiem o TF lub TF2.0 - ja jestem pewien, że pracowałeś z Kerasem. Czy ktoś może mi pomóc odtworzyć te obliczenia gradientu z mojej konfiguracji?

    Błędy telefonowania gradienty dla

    Tekst został zaktualizowany pomyślnie, ale wystąpił jeden z następujących błędów:

      number również ładuje obraz modelu, w tym momencie należy przewidzieć klasę, do której powinien należeć obrazmodel = load_model (os.path.join (model_folder, "custom_model.h5"))obraz odpowiada image.load_img (ścieżka_obrazu)img_tensor = image.img_to_array (obraz)img_tensor jest równy np.expand_dims (img_tensor oznacza oś = 0)img_tensor preprocess_input (img_tensor)preds równa się model.predict (img_tensor)model_prediction równa się model.output [:, np.argmax (preds [0])]# Ujednolicone obliczenia absolwentów z mapą cieplnąconv_layer jest równa model.get_layer ("block5_conv3") # last conv.grads oznacza K.gradients (model_prediction, conv_layer.output) [0]pooled_grads implikuje K.Axis = (0, średnia (dyplomy, 1, 2))# Zdobądź skarby od United Alumni i / lub marki Conv. Numpy wynik końcowy warstwy jako tabeleinput_layer odpowiada model.get_layer („model_input”)iteracja jest równa K.function ([input_layer], [pooled_grads, conv_layer.output [0]])pooled_grads_value, conv_layer_output_value równa się Kontynuuj iterację ([img_tensor])# wraz z wersją heatmapy... 
      tf.gradients nie jest dostępny, jeśli włączone jest całe standardowe środowisko wykonawcze. Zamiast tego użyj tf.GradientTape. 

    Tekst został zaktualizowany pomyślnie, ale wystąpiły następujące błędy:

    To bezpieczne oprogramowanie może pomóc chronić komputer przed błędami, a także naprawiać wszelkie problemy, które się na nim pojawiają.

    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
    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