根据所写内容here我试图在训练期间使用获得计算的梯度克拉斯特遣部队,我得到了以下回调函数,该函数在配件阶段调用:
使用的网络是一个非常标准的网络,完全连接和顺序。你知道吗
r = network.fit(x=trn.X,y=trn.Y,verbose=2,batch_size=50,epochs=50,callbacks=[reporter,])
def on_train_begin(self, logs={}):
# Functions return weights of each layer
self.layerweights = []
for lndx, l in enumerate(self.model.layers):
if hasattr(l, 'kernel'):
self.layerweights.append(l.kernel)
input_tensors = [self.model.inputs[0],
self.model.sample_weights[0],
self.model.targets[0],
K.learning_phase()]
# Get gradients of all the relevant layers at once
grads = self.model.optimizer.get_gradients(self.model.total_loss, self.layerweights)
self.get_gradients = K.function(inputs=input_tensors,outputs=grads) # <-- Error Here
出现以下错误信息:
~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\lift_to_graph.py in (.0)
312 # Check that the initializer does not depend on any placeholders.
313 sources = set(sources or [])
--> 314 visited_ops = set([x.op for x in sources])
315 op_outputs = collections.defaultdict(set)
316
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'op'
意味着你有一个对象或属性没有。
要处理它,您可以使用以下方法:
在python3.6.9上使用旧版本的keras(v.2.2.4)和tensorflow(1.13.1)解决了这个问题。你知道吗
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