我有一个简单的神经网络，正试图通过使用如下所示的回调，使用tensorboard绘制渐变：
<pre><code>class Gr
晚上好
我想用tf2和Gradient Tape函数实现一个简单的回归问题的玩具示例。使用Model.fit，它可以正常
我正在实施一个客户操作，必须计算其梯度。函数如下：
<pre><code>def difference(prod,box):
result = tf.Vari
我是tensorflow 2的新手，正在尝试这些东西。
我试图将<a href="https://github.com/YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-
我正在尝试实施以下架构，不确定是否正确应用了渐变磁带。
<a href="https://i.stack.imgur.com/eUfK1.png" r
'在我的代码中，我需要采用网络输出相对于其两个输入的派生形式。然后使用这两个新变量来计算损失
我正在使用Python 3.7.7。以及带有功能性API和热切执行的Tensorflow 2.1.0。
我正在尝试使用从U-Net预训练
我正在尝试使用tf.GradientTape在多层中自定义梯度下降方法。 Tensorflow教程提供了没有多层的回归示例。请
我正在尝试在Python中构建神经网络来解决PDE，因此，我不得不编写自定义训练步骤。我的训练功能如下
我注意到，tensorflow的model.fit训练模型的速度比使用自定义训练循环（通过使用梯度带）训练模型的速度
我正试图根据<code>training_step</code>的{{1}}函数中的模型输出来区分损失函数。这是我的尝试：
<pre>
我使用 <code>tf.GradientTape()</code> 编写了我的自定义训练循环。我的数据有 2 个类。班级不平衡； <code>class
因此，当我使用 tf.GradientTape() 自动监控 resnet 模型中的可训练变量时，计算机抛出了内存不足错误。代
我一直在研究一个模型，该模型的训练循环使用 <strong>tf.function</strong> 包装器（急切地运行时出现 OOM 错
我有一个名为 <code>RL_Brain</code> 的类：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>class RL_Brain():
def __init__
以 DCGAN 上的 tensorflows 教程为例：
<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan?hl=en" rel="nofollow noreferr
我正在尝试使用 <code>tf.GradientTape()</code>。
但问题是<code>tape.gradient</code>返回<code>None</code>，所以弹出错
使用梯度胶带时可以计算使用后的梯度：
<pre><code>with tf.GradientTape() as tape:
out = model(x, training=Tru
我正在 tensorflow 2.x 中实现一个自定义层。我的要求是，程序应该在返回输出之前检查条件。
<pre><code>
<h2>我尝试了以下代码：</h2>
<pre><code>from d2l import tensorflow as d2l
import tensorflow as tf
@tf.function
def corr2d(X, k, Y):
