私は動的ループを含む新しいモデルを作成するためにTensorFlowを使用しています。私はこのインスタンスを実装するためにtf.while_loopを使用しています。テンソルフローでどの変数が「非型」であるかを検出する方法
gradients = tf.gradients(self.loss, params)
はその後、私はすべてのparams
を印刷しようとしながら
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'back_prop'
、この問題が表示され、それがすべてのパラメータは、形状を有する判明:私は遭遇した1つの問題は、ということです。私はnonetype
パラメータがある場合、その形状はNone
であるべきだと思いますか?一方、どの変数が割り当てられていないか、または[]
のようなものを検出するのに役立つ方法がありますか?
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 125, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 30, in run
sys.exit(main(sys.argv))
File "main.py", line 119, in main
train()# if FLAGS.train:
File "main.py", line 95, in train
model = create_model(sess, False)
File "main.py", line 75, in create_model
forward_only=False)
File "/home/sniu/lab/ai_lab/DMN-tensorflow/models/DMN.py", line 248, in __init__
gradients = tf.gradients(self.loss, params)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gradients.py", line 481, in gradients
in_grads = _AsList(grad_fn(op, *out_grads))
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/control_flow_grad.py", line 181, in _EnterGrad
if not grad_ctxt.back_prop:
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'back_prop'
完全なトレースバックを送信します。 –