ValueError: для любой переменной в Keras не предусмотрены градиенты - PullRequest
Новая
       15

ValueError: для любой переменной в Keras не предусмотрены градиенты

0 голосов
/ 26 июня 2019

Я вижу следующие ошибки:

ValueError: Градиенты не указаны ни для одной переменной: ["", "", "", "", "", ""].

Я составил настраиваемую функцию потерь (kl_loss): 

 def tensor_pValue(pnls,pnl):
    vec=tf.contrib.framework.sort(pnls,axis=-1,direction='ASCENDING')
    rank_p=tf.divide(tf.range(0,264.5,1),264.0)
    return tf.gather(rank_p, tf.searchsorted(vec,pnl,side='left'))

def kl_divergence(p, q): 
   epsilon = 0.00001
   p=p+epsilon
   q=q+epsilon
   return tf.reduce_sum(p * tf.log(p/q))

def kl_loss(predicted_pnL,actual_pnl_tensor):
    p_dist=tf.squeeze(tf.map_fn(lambda inp:tensor_pValue(inp[0],inp[1]), 
(predicted_pnL,actual_pnl_tensor),dtype=tf.float32))
    u_dist=tf.random.uniform([264],0,1,dtype=tf.float32)
    return kl_divergence(p_dist,u_dist)

Затем я составил модель NN, используя Keras: 

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.001)
input_dim = X_train.shape[1]
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(UNITS, activation=tf.nn.relu,
                 input_dim=input_dim),
keras.layers.Dense(UNITS, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dense(264)
])
model.compile(loss=lambda y, f: kl_loss(f,y), optimizer=optimizer)
model.fit(X_train, train_y, epochs=EPOCHS, batch_size=BATCH_SIZE,verbose=0)

Я думаю, что могут быть некоторые разрывы между моей потерейи вес, потому что моя потеря на самом деле агрегируется за партию.

Может кто-нибудь помочь взглянуть на проблему?

Большое спасибо!

...