'The optimizer cannot recognize variable dense_1/kernel:0. This usually means you are trying to call the optimizer to update different parts of the model separately. Please call `optimizer.build(variables)` with the full list of trainable variables before the training loop or use legacy optimizer `tf.keras.optimizers.legacy.SGD.'
时间: 2024-04-17 12:29:41 浏览: 18
这个错误通常意味着你在尝试单独更新模型的不同部分时,优化器无法识别变量 dense_1/kernel:0。解决此问题的一个方法是在训练循环之前使用 `optimizer.build(variables)` 方法传递完整的可训练变量列表,或者使用旧版优化器 `tf.keras.optimizers.legacy.SGD`。这样做将帮助优化器识别并更新所有需要更新的变量。
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torch.save({ 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'loss': loss, 'accuracy': acc }, PATH)中的PATH是啥
在`torch.save`方法中,`PATH`是指定模型参数、优化器状态、loss、accuracy等信息保存的文件路径和文件名。你可以根据自己的需要将`PATH`设置为任何合法的文件路径和文件名,例如:
```python
PATH = 'my_model.pth'
torch.save({
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
'accuracy': acc
}, PATH)
```
这里将`PATH`设置为`'my_model.pth'`,表示将模型参数、优化器状态、loss、accuracy等信息保存到当前工作目录下的`my_model.pth`文件中。你也可以将`PATH`设置为任何其他合法的文件路径和文件名,例如:
```python
PATH = '/my/directory/my_model.pth'
torch.save({
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
'accuracy': acc
}, PATH)
```
这里将`PATH`设置为`'/my/directory/my_model.pth'`,表示将模型参数、优化器状态、loss、accuracy等信息保存到`/my/directory/`目录下的`my_model.pth`文件中。
if optimizer.mean_diff < mean_tol and optimizer.sigma < sigma_tol:这里该如何修改
如果你想要将原来的 `mean_diff` 属性替换为 `sp` 属性,可以将下述代码:
```python
if optimizer.mean_diff < mean_tol and optimizer.sigma < sigma_tol:
break
```
修改为:
```python
if optimizer.result.dist_to_sp() < sp_tol and optimizer.sigma < sigma_tol:
break
```
在这个例子中,我们将 `mean_diff` 属性改为了 `optimizer.result.dist_to_sp()`,并使用 `sp_tol` 代替 `mean_tol`。`sp_tol` 是一个阈值,当种群中所有个体与种群均值之间的距离小于等于 `sp_tol` 时,算法会停止。你可以根据需要调整 `sp_tol` 的大小。