关于启用 Eager Execution 时不支持 tf.gradients答案

【问题标题】：About tf.gradients is not supported when eager execution is enabled关于启用 Eager Execution 时不支持 tf.gradients
【发布时间】：2021-03-02 09:10:40
【问题描述】：

当我尝试从 Tensorflow 2.0 的 Python 深度学习一书中实现示例时。我遇到了一个错误，告诉我：RuntimeError: 启用急切执行时不支持 tf.gradients。请改用 tf.GradientTape。

def generate_pattern(layer_name, filter_index, size=150):
layer_output = model.get_layer(layer_name).output
loss = K.mean(layer_output[:, :, :, filter_index])

grads = K.gradients(loss, model.input)[0]

grads /= (K.sqrt(K.mean(K.square(grads))) + 1e-5)

iterate = K.function([model.input], [loss, grads])

input_img_data = np.random.random((1, size, size, 3)) * 20 + 128.

step = 1.
for i in range(40):
    loss_value, grads_value = iterate([input_img_data])
    input_img_data += grads_value * step

img = input_img_data[0]
return deprocess_image(img)

【问题讨论】：

有什么问题？你读过guide about the gradient tape吗？

标签： python tensorflow keras gradient

【解决方案1】：

幸运的是，我找到了避免这个问题的方法。只需在示例前添加如下代码即可解决。

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

【讨论】：