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K.gradients(loss,input_img)[0]返回“无”。(带有Tensorflow后端的Keras CNN可视化)

K.gradients(loss,input_img)[0]返回“无”。(带有Tensorflow后端的Keras CNN可视化)

如果您有一个Model实例,那么要考虑损耗相对于输入的梯度,您应该执行以下操作:

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

model.input包含代表模型输入的符号张量。使用普通的numpy数组是没有意义的,因为TensorFlow然后不知道它如何连接到计算图,并返回None作为梯度。

然后,您还应该将iterate函数重写为:

iterate = K.function([model.input], [loss, grads])
其他 2022/1/1 18:42:17 有621人围观

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