问当我使用compute_gradients计算BatchNorm V4的梯度时，为什么InceptionV4层的梯度是None？
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Stack Overflow用户

提问于 2017-04-25 12:20:33

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当我使用compute_gradients计算BatchNorm V4的梯度时，为什么InceptionV4层的梯度是None？当我得到InceptionV4模型的梯度时。None的值出现在每个BatchNorm层中，我不确定这是否是一个bug。或者，BatchNorm层将没有渐变。

     with slim.arg_scope(inception.inception_v4_arg_scope()):
                logits, endpoints = inception.inception_v4(images,                                         
                num_classes=dataset.num_classes, is_training=True)
     init_fn = get_init_fn()
      # Specify the loss function:
     one_hot_labels = slim.one_hot_encoding(labels, dataset.num_classes)
     tf.losses.softmax_cross_entropy(logits, one_hot_labels)
     total_loss = tf.losses.get_total_loss()
     optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01)
     grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss=total_loss)

deep-learning

python

tensorflow

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2017-04-26 15:01:01

我知道答案。

此错误是由于参数顺序颠倒造成的。

右边是：

  tf.losses.softmax_cross_entropy(logits = logits, onehot_labels = one_hot_labels)

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/43601526

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