详解TensorFlow报”ValueError: No gradients provided for any variable “的原因以及解决办法

"ValueError: No gradients provided for any variable"是在TensorFlow中常见的报错信息之一，通常出现在模型训练中的反向传播过程中，警示开发者需要提供梯度信息以进行梯度更新。

错误原因

这个错误的原因可能有多种，主要包括以下几种情况：

模型结构定义错误，没有正确传递梯度信息

在TensorFlow中，只有可训练的变量才需要提供梯度信息，如果模型结构定义时没有正确传递梯度信息，会导致在反向传播时无法计算梯度。常见的解决方法是确保模型结构正确定义了梯度信息，例如使用tf.GradientTape()上下文管理器。

未正确初始化变量

在模型定义时，如果变量没有被正确初始化，会导致在反向传播时找不到变量的梯度。解决方法是确保所有变量被正确初始化，例如使用tf.global_variables_initializer()。

未传递需要计算的梯度信息

在计算图中，如果没有正确指定需要计算的梯度信息，会导致梯度无法计算。解决方法是使用tf.gradients()函数明确指定需要计算的梯度信息。

梯度计算中出现NaN或Inf

在梯度计算中，出现NaN或Inf会导致反向传播失败，进而报错。解决方法是确保输入数据没有出现异常值，例如对输入数据进行预处理。

解决方案

下面给出一些常见的解决方案：

模型结构定义时需要传递梯度信息

例如下面的代码，定义一个简单的全连接网络：

class MLP(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=10, activation=tf.nn.relu)
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=1)

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        return self.dense2(x)

model = MLP()

如果调用model进行训练，会出现"No gradients provided for any variable"的错误：

optimizer = tf.optimizers.Adam()
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            predictions = model(inputs)
            loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(labels, predictions)
        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

这是因为在模型定义中没有正确传递梯度信息。可以修改模型定义，指定需要传递梯度信息：

class MLP(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=10, activation=tf.nn.relu)
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=1)

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        return self.dense2(x)

    def train_step(self, data):
        x, y = data
        with tf.GradientTape() as tape:
            pred = self(x, training=True)
            loss = self.compiled_loss(y, pred)
        grads = tape.gradient(loss, self.trainable_variables)
        self.optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.trainable_variables))
        self.compiled_metrics.update_state(y, pred)
        return {m.name: m.result() for m in self.metrics}

确保变量被正确初始化。

在模型定义后，需要执行全局变量初始化：

model = MLP()
model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.mean_squared_error)
model.build(input_shape=(None, 10))
model.summary()

model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.mean_squared_error)
model.build(input_shape=(None, 10))
model.summary()

model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.mean_squared_error)
model.build(input_shape=(None, 10))

tf.compat.v1.global_variables_initializer().run()

model.fit(train_dataset, epochs=num_epochs, verbose=2)

明确指定需要计算的梯度信息。

在GradientTape的上下文管理器中，需要指定需要计算的梯度信息：

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            predictions = model(inputs)
            loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(labels, predictions)
        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

确保输入数据没有异常值。

如果出现NaN或Inf，可以手动处理异常值，例如将其置为0：

x = tf.where(tf.math.is_finite(x), x, tf.zeros_like(x))