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TF 2.0错误:在使用gradienttape进行训练期间，变量不存在梯度

在TensorFlow 2.0中，使用tf.GradientTape进行训练时，可能会遇到错误提示"变量不存在梯度"。这个错误通常是由于以下几种情况引起的：

未使用tf.Variable定义变量：在使用tf.GradientTape进行自动求导时，需要确保被追踪的变量是tf.Variable类型。如果使用其他类型的变量，例如常量或普通张量，会导致该错误。因此，需要确保在定义变量时使用tf.Variable。
变量未被追踪：tf.GradientTape默认只会追踪被其上下文管理的变量。如果在tf.GradientTape的上下文之外定义了变量，那么在求导时会出现该错误。为了解决这个问题，需要确保在tf.GradientTape的上下文中使用变量。
变量未被访问：tf.GradientTape只会追踪被访问的变量的梯度。如果在tf.GradientTape的上下文中定义了变量，但没有对其进行任何操作，那么在求导时会出现该错误。为了解决这个问题，需要确保在tf.GradientTape的上下文中对变量进行访问，例如通过计算损失函数或调用变量的某个方法。

综上所述，解决该错误的方法包括：使用tf.Variable定义变量、确保在tf.GradientTape的上下文中使用变量、确保对变量进行访问。如果仍然遇到该错误，可以检查代码中是否存在其他潜在问题，例如变量命名错误、使用了不支持自动求导的操作等。

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【tensorflow2.0】自动微分机制

Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。...(2.0, shape=(), dtype=float32) # 可以在autograph中使用 @tf.function def f(x): a = tf.constant(1.0)...b = tf.constant(-2.0) c = tf.constant(1.0) # 自变量转换成tf.float32 x = tf.cast(x,tf.float32...; x =",x) y = 0 ; x = 0.999998569 # 在autograph中完成最小值求解 # 使用optimizer.apply_gradients x = tf.Variable...(x) 0 0.999998569 # 在autograph中完成最小值求解 # 使用optimizer.minimize x = tf.Variable(0.0,name = "x",dtype

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Keras vs tf.keras: 在TensorFlow 2.0中有什么区别?

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API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一，可能因为Google的工程师太多了，社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题，在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。...2.0已经取消了这个API，如果非要使用的话只能使用兼容版本的tf.compat.v1.Session....(name='test_accuracy') # 使用 tf.GradientTape 来训练模型 @tf.functiondef train_step(images, labels): with...tf.GradientTape 来训练模型 @tf.functiondef train_step(images, labels): with tf.GradientTape() as tape:...如果用户需要对梯度或者中间过程做处理，甚至打印等，使用低阶API可以完全进行完全的控制。如何选择从上面的标题也可以看出，对于初学者来说，建议使用高阶API，简单清晰，可以迅速入门。

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大牛出品：TensorFlow 2.0入门指南

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数据挖掘从入门到放弃（七）：TensorFlow和keras实现线性回归LinearRegression

从实践出发学习TensorFlow和teras机器学习框架，分别用tf和keras实现线性模型，两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型，后者使用单层的感知机，很便捷。...相同内容更新在：https://blog.csdn.net/yezonggang 使用TensorFlow（2.0）需要自定义优化器、拟合函数等，如下： from __future__ import...中，梯度下降法GradientTape的使用： #举个例子：计算y=x^2在x = 3时的导数： x = tf.constant(3.0) with tf.GradientTape() as g:...g.watch(x) y = x * x dy_dx = g.gradient(y, x) # y’ = 2*x = 2*3 = 6 #GradientTape会监控可训练变量： with...使用keras keras实现线性回归不用在意实现细节，定义一个感知机模型（单层网络）训练即可，如下： import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot

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TensorFlow 2.0 代码实战专栏（三）：逻辑回归

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自定义指标损失和指标的概念是不一样的：梯度下降使用损失（比如交叉熵损失）来训练模型，因此损失必须是可微分的（至少是在评估点可微分），梯度不能在所有地方都是0。另外，就算损失比较难解释也没有关系。...，最后使用它算出结果z关于两个变量[w1, w2]的梯度。...[None, None] 但是，你也可以强制记录器监视任何你想监视的张量，将它们当做变量来计算梯度： with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(c1...然后从训练集随机批次采样。在tf.GradientTape()内部，对一个批次做了预测（将模型用作函数），计算其损失：损失等于主损失加上其它损失（在这个模型中，每层有一个正则损失）。...正则损失已经转变为单个的标量，所以只需求和就成（使用tf.add_n()，它能将相同形状和数据类型的张量求和）。接着，让记录器计算损失相对于每个可训练变量的梯度（不是所有的变量！）

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