テンソルの勾配

Question

私は別のモデルで動作するようにtf DeepDreamチュートリアルのコードを適合させようとしています。私はtf.gradients（）を呼び出したときに今：

t_grad = tf.gradients(t_score, t_input)[0] 
g  = sess.run(t_grad, {t_input:img0}) 

を私は型エラーを取得しています：

TypeError: Fetch argument None of None has invalid type <type 'NoneType'>,  
must be a string or Tensor. (Can not convert a NoneType into a Tensor or 
Operation.) 

はどこでも、このエラーを修正するために探し始めるべきですか？

オプティマイザを搭載したモデルでtf.gradients（）を使用することはできますか？

Answer 1

t_gradにはNoneがいくつかあります。 Noneは0の勾配と数学的に等価ですが、コストが差異化された引数に依存しない特殊なケースで返されます。 Noneは、上記のような場合にはいらいらすることができ、または第二の導関数を計算するとき、私は

の下ヘルパー関数を使用しているため、我々はちょうど0の代わりに、あなたは議論 here

にして見ることができますNoneを返さない様々な理由があります。

def replace_none_with_zero(l): 
    return [0 if i==None else i for i in l] 

Answer 2

以下はテンソルの無効一対のデバッグtf.gradients()

に役立つヒントである：

grads = tf.gradients(<a tensor>, <another tensor that doesn't depend on the first>) 

あなたは、それはそれはそれで一つの Noneで [None]リストを返します print

print grads 

を使用して無効で見ることができますセッションでtf.gradientsを実行しようとする前であっても

。

あなたはとにかくセッションでそれを実行しようとした場合：

results = sess.run(grads) 

あなたは質問に記載されているエラーメッセージを取得する代わりに、再びNoneを取得することはありません。テンソルの有効なペアのために

：

grads = tf.gradients(<a tensor>, <a related tensor>) 
print grads 

次のようなものでしょう：あなたは

ような何かを得る

results = sess.run(grads, {<appropriate feeds>}) 
print results 

：有効な状況で

Tensor("gradients_1/sub_grad/Reshape:0", dtype=float32) 

を

[array([[ 4.97156498e-06, 7.87349381e-06, 9.25197037e-06, ..., 8.72526925e-06, 6.78442757e-06, 3.85240173e-06], [ 7.72772819e-06, 9.26370740e-06, 1.19129227e-05, ..., 1.27088233e-05, 8.76379818e-06, 6.00637532e-06], [ 9.46506498e-06, 1.10620931e-05, 1.43903117e-05, ..., 1.40718612e-05, 1.08670165e-05, 7.12365863e-06], ..., [ 1.03536004e-05, 1.03090524e-05, 1.32107480e-05, ..., 1.40605653e-05, 1.25974075e-05, 8.90011415e-06], [ 9.69486427e-06, 8.18045282e-06, 1.12702282e-05, ..., 1.32554378e-05, 1.13317501e-05, 7.74569162e-06], [ 5.61043908e-06, 4.93397192e-06, 6.33513537e-06, ..., 6.26539259e-06, 4.52598442e-06, 4.10689108e-06]], dtype=float32)]