tf.keras.optimizers.Adam(1e-6).minimize(cost,var_list=readout)中tape有什么作用

在 TensorFlow 2.0 及以上版本中，使用自动微分计算梯度时，需要使用 `tf.GradientTape` 上下文管理器来记录计算梯度的过程。这个上下文管理器会自动追踪所有与梯度相关的计算，并将这些计算记录在一个 "tape" 中。然后，当你调用 `GradientTape.gradient(target, sources)` 来计算梯度时，TensorFlow 将使用存储在 "tape" 中的计算来计算目标张量 `target` 对于源张量 `sources` 的梯度。

在你的代码中，`tape` 就是一个 `tf.GradientTape` 对象，它用于记录计算梯度的过程。当你调用 `tape.gradient(cost, readout)` 时，TensorFlow 将使用 "tape" 中记录的计算来计算 `cost` 对于 `readout` 的梯度。然后，`tf.keras.optimizers.Adam(1e-6).minimize(cost, var_list=readout)` 将使用这个梯度来更新 `readout` 变量的值，从而最小化 `cost`。

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loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = model.trainable_variables train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)出现这个错误ValueError: tape is required when a Tensor loss is passed.怎么改

和上一个问题一样，这个错误提示与 TensorFlow 的自动求导功能有关。你需要使用 `tf.GradientTape()` 记录操作以计算梯度。以下是修改建议：

with tf.GradientTape() as tape:
    # 计算预测值
    prediction = model(xs)

    # 计算损失函数
    loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys)))

# 计算梯度
grads = tape.gradient(loss, var_list)

# 更新变量
tf.keras.optimizers.SGD(0.9).apply_gradients(zip(grads, var_list))

在这个示例中，`tf.GradientTape()` 用于记录操作以计算梯度。然后使用 `tape.gradient` 计算梯度，并使用 `apply_gradients` 方法更新变量。在这个过程中，你不需要传递损失函数，因为在 `tf.GradientTape()` 上下文中，你可以通过损失函数计算图中的所有操作。

train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)出现这个错误ValueError: tape is required when a Tensor loss is passed.怎么改

这个错误提示与 TensorFlow 的自动求导功能有关。你需要使用 `tf.GradientTape()` 记录操作以计算梯度。以下是修改建议：

with tf.GradientTape() as tape:
    # 计算损失函数
    loss = ...

# 计算梯度
grads = tape.gradient(loss, var_list)

# 更新变量
tf.keras.optimizers.SGD(0.9).apply_gradients(zip(grads, var_list))

在这个示例中，`tf.GradientTape()` 用于记录操作以计算梯度。然后使用 `tape.gradient` 计算梯度，并使用 `apply_gradients` 方法更新变量。在这个过程中，你不需要传递损失函数，因为在 `tf.GradientTape()` 上下文中，你可以通过损失函数计算图中的所有操作。