TensorFlow错误ValueError: No gradients provided for any variable

时间:2023-01-14 19:39:34

使用TensorFlow训练神经网络的时候,出现以下报错信息:

Traceback (most recent call last):
  File "gan.py", line 147, in
    var_list=G_PARAMS
  File "C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\optimizer.py", line 322, in minimize
    ([str(v) for _, v in grads_and_vars], loss))
ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients, between variables ["", "", "", "", "", ""] and loss Tensor("Mean_2:0", shape=(), dtype=float32).
报错信息的意思是,提供给minimize函数的var_list参数中的变量没有梯度,需要检查你的图的操作是否在这些变量中支持梯度。
经过检查,发现优化器指定的loss参数中,与var_list参数中的变量无任何关系导致了上述错误,因此,需要检查loss和var_list两个参数的关联性,确保loss由指定的var_list中的变量来计算
 
 
 
----------------------------------------------------
 
实验问题暂记:
使用DDPG的Actor输出action,包含两个act:
act1.VM位置,是离散的,范围为[0, n],n为网络节点数;
act2:能量使用率,是连续的,范围为[0, 1]
但使用DDPG没能训练出结果,个人猜测是DDPG输出的act1都是连续的,很难收敛,
于是考虑用DQN来学习act1,但DDPG的critic(s,a1,a2)来指导DQN的参数(a1_loss = -q)
如果DQN只传a1给critic的话会造成以上error,

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