all_grads = get_or_compute_grads(loss_or_grads, params)报错

时间: 2023-11-17 21:35:50 浏览: 81
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grads 函数

这个报错可能是因为 `loss_or_grads` 或者 `params` 这些参数没有正确的被定义。请确保 `loss_or_grads` 是一个标量张量（scalar tensor）或者梯度列表（gradient list），`params` 是一个变量列表（variable list）。如果传入的参数都正确，请检查它们的类型和形状是否正确。
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def gradient_compute(model, layername, img): """ 计算模型最后输出与你的layer的梯度 并将每个特征图的梯度进行平均 再将其与卷积层输出相乘 :param model: 模型 :param layername: 你想可视化热力的层名 :param img: 预处理后的图像 :return: 卷积层与平均梯度相乘的输出值 """ preds = model.predict(img) idx = np.argmax(preds[1]) # 返回预测图片最大可能性的index索引，最佳训练样本 print('最佳训练样本索引：%i'%idx) output = model.output[:, idx] # 获取到我们对应索引的输出张量 last_layer = model.get_layer(layername) disable_eager_execution()#避免TF版本不兼容导致的超时错误 #grads = K.gradients(output, last_layer.output)[0] grads = gradients(output, last_layer.output)[0] # with GradientTape() as g: # grads = g.watch(last_layer.output) #print(grads) pooled_grads = K.mean(grads, axis=(0, 1)) # 对每张梯度特征图进行平均， # 返回的是一个大小是通道维数的张量 iterate = K.function([model.input], [pooled_grads, last_layer.output[0]]) pooled_grads_value, conv_layer_output_value = iterate([img]) for i in range(pooled_grads.shape[0]): conv_layer_output_value[:, i] *= pooled_grads_value[i] return conv_layer_output_value, img[idx,:,:]#返回最佳训练样本及其梯度值

这是一个用于计算模型最后输出与指定层的梯度的函数。函数会对每个特征图的梯度进行平均再将其与卷积层输出相乘。参数包括模型、你想可视化热力的层名和预处理后的图像。最终返回卷积层与平均梯度相乘的输出值。...

逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, ...

@tf.function def train_one_step(model, optimizer, x, y): with tf.GradientTape() as tape: logits = model(x) loss = compute_loss(logits, y) # compute gradient trainable_vars = [model.W1, model.W2, model.b1, model.b2] grads = tape.gradient(loss, trainable_vars) for g, v in zip(grads, trainable_vars): v.assign_sub(0.01*g) accuracy = compute_accuracy(logits, y) # loss and accuracy is scalar tensor return loss, accuracy，这段代码的含义是什么

在函数内部，首先使用 GradientTape 记录前向传播过程中的计算过程，计算 logits 和损失函数 loss。然后使用 tape.gradient 计算损失函数对于可训练变量的梯度，并使用 optimizer.apply_gradients 更新模型的参数。...
pdf

TypeError: _queue_reduction(): incompatible function arguments.

使用pytorch的DDP分布式训练的时候遇到错误：... (process_group: torch.distributed.ProcessGroup, grads_batch: List[List[at::Tensor]], devices: List[int]) -> Tuple[torch.distributed.Work, at::Tensor] Invoked

optimizer = tf.optimizers.Adam(FLAGS["train.lr"]) grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)

接着使用优化器的compute_gradients方法计算了损失函数关于模型参数的梯度，并将结果保存在grads_and_vars变量中。这个变量包含了每个参数对应的梯度和参数本身。这些梯度将被用来更新模型的参数，从而最小化损失...

optimizer = tf.optimizers.Adam(FLAGS["train.lr"]) grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)有错吗怎么改

grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss) 如果你想使用一个可变的学习率，你可以尝试使用 tf.Variable 类来定义它，并在优化器中使用它，如下所示： lr = tf.Variable(FLAGS["train.lr...

Compute the loss and gradients for a two layer fully connected neural network. Inputs: - X: Input data of shape (N, D). Each X[i] is a training sample. - y: Vector of training labels. y[i] is the label for X[i], and each y[i] is an integer in the range 0 <= y[i] < C. This parameter is optional; if it is not passed then we only return scores, and if it is passed then we instead return the loss and gradients. - reg: Regularization strength. Returns: If y is None, return a matrix scores of shape (N, C) where scores[i, c] is the score for class c on input X[i]. If y is not None, instead return a tuple of: - loss: Loss (data loss and regularization loss) for this batch of training samples. - grads: Dictionary mapping parameter names to gradients of those parameters with respect to the loss function; has the same keys as self.params.

To compute the loss and gradients for a two layer fully connected neural network, we need to perform forward and backward propagation. Forward propagation: 1. Compute the scores for each class by ...

A non-persistent GradientTape can only be used tocompute one set of gradients (or jacobians)

这个报错通常是因为您在使用 tf.GradientTape() 时，没有将它设置为 persistent=True，导致它只能使用一次。persistent=True 表示梯度磁带在计算后仍保留，可以多次使用。 例如，以下代码就会出现上述的报错...

compute_gradients() missing 1 required positional argument: 'var_list'

grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss, var_list=[w, b]) # 应用梯度 train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars) 在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的二分类模型，然后使用...

AttributeError: 'Adam' object has no attribute 'compute_gradients'应该怎么办

optimizer.compute_gradients(loss, var_list) 改为： grads = tape.gradient(loss, var_list) optimizer.apply_gradients(zip(grads, var_list)) 其中tape.gradient用于计算梯度，optimizer....

tape is required when a Tensor loss is passed.

grads = tape.gradient(loss, [x, y]) In this example, the GradientTape is used to trace the computation of the loss function, which is simply the product of the two variables x and y. The ...

WARNING:tensorflow:Calling GradientTape.gradient on a persistent tape inside its context is significantly less efficient than calling it outside the context (it causes the gradient ops to be recorded on the tape, leading to increased CPU and memory usage). Only call GradientTape.gradient inside the context if you actually want to trace the gradient in order to compute higher order derivatives.

grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) del tape # 手动删除磁带 在上面的代码中，我们在上下文内计算了损失函数，但在上下文外调用了gradient()函数来计算梯度，并手动删除了磁带，以避免...

TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'

grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss_fn(model.output, y)) optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, var_list=var_list) 在上面的示例中，var_list 参数指定了需要更新的变量列表，即模型...

tensorflow apply_gradients

grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss, [W, b]) train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars) # Train the model with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer...

基于numpy与pandas库的定义优化器def optimize(X, y, model, num_iterations, learning_rate):代码及损失函数折线图的输出代码

parameters = model.update_parameters(parameters, grads, learning_rate) # 记录损失函数值 costs.append(cost) # 每迭代100次输出损失函数值 if i % 100 == 0: print("迭代次数：%i，损失函数值：%f" % ...

给我TRPO解决BipedalWalkerHardcore_v3的代码

grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss) flat_grads = tf.concat([tf.reshape(g, [-1]) for g, _ in grads_and_vars], axis=0) var_shapes = [tf.reshape(v, [-1]).shape for _, v in grads_and_var...

AttributeError: 'Adadelta' object has no attribute 'apply_gradients'如何解决？

grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss) train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars) 替代为： python optimizer = tf.train.AdadeltaOptimizer(learning_rate) grads_and_vars = ...

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