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tf2梯度计算为None的情况

2023-10-30

今天搭建用tf2搭建WGAN网络，自己来写梯度函数，在使用tf.GradientTape()来求梯度时，发现求出结果为None。

一般来说结果为None，表示输入变量之间没有构成可求导的关系，同时也需要理解tf.GradientTape()求导的原理，是根据输入的target和source构建好的图进行求导，其中的变量可以视为节点，如果节点间没有连接，求导便会停止，返回None。

我检查代码后发现，在用CNN搭建判别器的时候，有这么一行代码：

for input in inputs.numpy():
	....
	....

这里我是想直接操作tensor的矩阵了，但是这样会导致求导图中断开联系，
因为inputs.numpy()和inputs算作两个节点了，所以直接对inputs操作，这样就不会返回None了

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