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)有这个错误怎么改ValueError: Weights for model sequential have not yet been created. Weights are created when the Model is first called on inputs or `build()` is called with an `input_shape`.
时间: 2024-02-21 17:00:22 浏览: 100
这个错误通常是因为你在调用 `train_step` 时,模型的权重还没有被创建。你需要在调用 `train_step` 之前,先调用 `model.build(input_shape)` 方法或者通过传入一个样本数据来调用模型来创建模型的权重。如果你已经在其他地方创建了模型的权重,你可以尝试把 `train_step` 的调用放在创建权重之后。例如:
```python
model.build(input_shape)
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)
# 然后再调用 train_step
```
或者可以通过以下方式来创建模型的权重:
```python
sample_input = tf.ones((1, input_shape))
sample_output = model(sample_input)
```
这样就可以创建模型的权重了。如果以上方法都不能解决你的问题,你可以尝试打印出模型的结构和参数等信息,以便更好地定位问题所在。
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loss=tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = tf.trainable_variables() train_step=tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)有这个错误AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'trainable_variables'怎么改
这个错误是因为在 TensorFlow 2.0 中,`trainable_variables` 已经被移动到了 `tf.Module` 类的实例方法中,因此您需要将 `tf.trainable_variables()` 修改为相应的模型实例的 `trainable_variables` 方法。
例如,如果您的代码中有以下语句:
```
import tensorflow as tf
...
loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys)))
var_list = tf.trainable_variables()
train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)
```
那么您需要将其修改为:
```
import tensorflow as tf
...
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)
```
这里假设您已经定义了一个模型实例 `model`,并将其 `trainable_variables` 方法赋值给了 `var_list` 变量。如果您的代码中有多处使用了 `tf.trainable_variables()` 的语句,需要将这些语句都进行修改。
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)有这个错误怎么改NameError: name 'model' is not defined
这个错误提示表明在这段代码中没有定义名为"model"的变量。因此,需要检查代码中是否存在定义"model"变量的语句。
如果确实没有定义"model"变量,可以先创建一个模型对象,例如:
```python
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
```
然后将模型对象传递给"train_step"函数,例如:
```python
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)
```
这样就可以避免"NameError: name 'model' is not defined"错误了。