Tensorflow 错误：“ValueError：没有为任何变量提供梯度”

Question

我正在 Tensorflow 中实现车辆重新识别模型。

在一个单独的文件中，我有另一个使用model.save(path) 保存的子类模型。在这个文件中，我使用keras.models.load_model(path) 导入它，并将该模型用作我的子类模型的一部分。我可以确认这个外部模型训练没有问题。

我还在这个文件中创建了一个子类层(ConvexCombination)。

我使用自定义训练步骤（见 train_step()）和自定义前传（见 call()）。

我读到这个错误通常是由我正在使用的 ImageDataGenerator 类的输出形状不正确引起的，但我无法弄清楚这个问题出现在哪里。

有助于理解这个问题的一点是传递给train_step(self, data) 的数据对象是什么？它只是来自 ImageDataGenerator 的一个批次吗？如果是这种情况，我不确定形状的问题出在哪里。

完整的错误和我的代码可以在这里看到：https://vehiclereidjupyternotebook.s3.eu-west-2.amazonaws.com/Full_pipeline-2.html

Answer 1

我在导入的模型而不是实际模型上调用 model.fit()。