Помимо массива numpy в eagertensor, что еще у него внутри?
У меня есть два вычисленных тензора потерь для моего автоэнкодера, которые определены следующим образом:
loss1 = tf.losses.mean_squared_error(prediction1,arr)
loss2 = tf.losses.mean_squared_error(prediction2,arr)
Предсказание2 рассчитывается путем преобразования предвидения1 в numpy, передачи его в другое программное обеспечение, получения результата и преобразовать обратно в тензор. (без обучения)
с использованием loss2 для gradients = tape.gradient(loss2, autoencoder.trainable_variables) сгенерирует ValueError: No gradients provided for any variable
По какой-то причине я хочу, чтобы значения numpy loss2 были скопированы в loss1, возможно ли это ? Какая другая информация, кроме eagertensor значений numpy, вызывает ошибку ValueError: No gradients provided for any variable для loss2, а не для loss1 ?