Les optimiseurs fantaisistes de Tensorflow ne fonctionnent pas avec la taille d'entrée variable après la mise à niveau vers la v1.2.1

Question

Je suis actuellement confronté à des problèmes avec les optimiseurs de flux de tension de fantaisie. La fonction de coût est une entropie croisée simple avec des tailles d'entrée variables (définies par Aucune). Aucun optimiseur ne fonctionne autre que GradientDescentOptimizer. Voici les erreurs que je reçois:

Optimizer Momentum: AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'is_fully_defined'

RMSPropOptimizer: ValueError: Shape of a new variable (expanding/step4/deconv/bias/RMSProp/) must be fully defined, but instead was <unknown>.

AdamOptimizer: AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'is_fully_defined'

GradientDescentOptimizer: ça marche!

J'ai travaillé avec AdamOptimizer (avec le même code) sur TF1.0, qui s'est cassé après une mise à niveau vers TF1.2.1. Je l'ai ensuite remplacé par MomentumOptimizer, qui a initialement fonctionné (pour quelques runs), et ça n'a jamais marché (bizarre, je sais!).

Answer 1

le problème me confusion aussi, s'il vous plaît me dire pourquoi ce problème se produit si vous le résoudre, merci beaucoup utiliser l'Optimiseur adam, et je suis l'erreur: AttributeError: objet « Tensor » n'a pas d'attribut ' is_fully_defined '