如何在 tensorflow 2x 中使用 Adam().minimize？答案

【问题标题】：How to use Adam().minimize in tensorflow 2x?如何在 tensorflow 2x 中使用 Adam().minimize？
【发布时间】：2023-04-02 21:15:02
【问题描述】：

首先我禁用急切执行然后，我计算我的损失函数如下：

def loss_fn(x, y):
    y_ = model(x, training=True)
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))
    return loss

我的优化器是：

opt = Adam(1e-3)

现在，我想尽量减少上述损失。我写了以下代码：

def train(x, y):
    loss = loss_fn(x, y)
    opt.minimize(loss, var_list=model.trainable_variables)

但我收到以下错误：

 TypeError: 'Tensor' object is not callable

我决定尝试以下方法：

def train(x, y):
    loss = loss_fn(x, y)
    opt.minimize(lambda: loss, var_list=model.trainable_variables)

但我也有以下错误：

ValueError: No gradients provided for any variable: ['dense/kernel:0', 'dense/bias:0', ...]

有人帮我吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

minimize 函数需要一个损失函数作为参数，以便使用其中的梯度带计算梯度。所以你可以这样写train函数，

def train(x, y):
    opt.minimize(lambda : loss_fn(x, y), var_list=model.trainable_variables)

【讨论】：