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python - Tensorflow 2变量不可训练

问题描述

我在 tf2 中创建了一个简单的模型，它将输入“a”乘以变量“b”（初始化为 1）并返回输出“c”。然后我尝试在简单的数据集 a=1, c=5 上对其进行训练。我希望它能够学习 b=5。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model

a = Input(shape=(1,))
b = tf.Variable(1., trainable=True)
c = a*b
model = Model(a,c)

loss = tf.keras.losses.MeanAbsoluteError()
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)

model.fit([1.],[5.],batch_size=1, epochs=1)

但是，tf2 并不认为变量“b”是可训练的。摘要显示没有可训练的参数。

Model: "model"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         [(None, 1)]               0         
_________________________________________________________________
tf_op_layer_mul (TensorFlowO [(None, 1)]               0         
=================================================================
Total params: 0
Trainable params: 0
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

为什么变量'b'没有训练？

标签： pythontensorflowkerastensorflow2.0tf.keras

解决方案

Keras 模型是Layer类的包装器。您必须将此变量包装为 keras 层，以便将其显示为模型中的可训练参数。

您可以像这样创建一个微小的自定义层：

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self):
    super(MyLayer, self).__init__()

    #your variable goes here
    self.variable = tf.Variable(1., trainable=True, dtype=tf.float64)

  def call(self, inputs, **kwargs):

    # your mul operation goes here
    x = inputs * self.variable

    return x

这里call方法将进行乘法运算。我们可以像使用输出模型中的任何其他层一样使用这一层。在这里，我正在创建一个添加 aboce 乘法运算作为模型层的序列模型。

model = tf.keras.models.Sequential()
mylayer_object = MyLayer()
model.add(mylayer_object)

loss = tf.keras.losses.MeanAbsoluteError()
model.compile("adam", loss)

model.fit([1.],[5.],batch_size=1, epochs=1)
model.summary()
'''
Train on 1 samples
1/1 [==============================] - 0s 426ms/sample - loss: 4.0000
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
my_layer (MyLayer)           multiple                  1         
=================================================================
Total params: 1
Trainable params: 1
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
'''

在此之后，如果您可以列出模型的可训练参数。

print(model.trainable_variables)
# [<tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=float64, numpy=1.0009999968852092>]

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