keras(tensorflow后台)中计算梯度时出现错误

2022-12-12 08:19| 来源: 网络整理| 查看: 265

我试图使用tensorflow-gpu 2.4.1版和Keras 2.4.3版计算VGG16中的一个CNN过滤器的梯度，并使用以下代码计算图像输入。

from keras.applications import VGG16 from keras import backend as K model = VGG16(weights = 'imagenet', include_top = False) layer_name = 'block3_conv1' filter_index = 0 layer_output = model.get_layer(layer_name).output loss = K.mean(layer_output[:, :, :, filter_index]) grads = K.gradients(loss, model.input)[0]

this results in the following error:

RuntimeError: tf.gradients在启用急切执行时不被支持。请使用tf.GradientTape代替。

此外，试图使用tf.GradientTape也会引发另一个错误。

with tf.GradientTape() as gtape: grads = gtape.gradient(loss, model.input)

AttributeError: 'KerasTensor'对象没有'_id'属性

试图禁用急切执行也不起作用。

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

因为它返回的梯度是 None。我希望得到任何有关解决这个问题的方法的信息。预先感谢。

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