Я сейчас использую глубокое обучение для оценки 3D поз. Мы используем redu_mean, вычитая предсказанную трехмерную позу и основную правдивую трехмерную позу.
cost = tf.reduce_mean(tf.matmul(R, tf.matrix_inverse(R2)) + (T - T2))
optimizer2 = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cost)
Но здесь есть ошибка.
File "/ home / kanghyun / models / tutorials / image /cifar10/newMain.py ", строка 118, в классе Network: файл" /home/kanghyun/models/tutorials/image/cifar10/newMain.py ", строка 163, в оптимизаторе сети 2 = tf.train.AdamOptimizer (learning_rate = 0,001) .minimize (стоимость) Файл "/home/kanghyun/anaconda3/envs/TestConda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", строка 410, в минимизации ([ str (v) для _, v в grads_and_vars], потеря))
ValueError: Градиенты не указаны ни для одной переменной, проверьте график на наличие операций, которые не поддерживают градиенты, между переменными ["", "", "", "", "", "", "", ""] и Tensor потерь ("Mean: 0", shape = (), dtype = float32).