自定义损失函数中的值错误“未为任何变量提供梯度”-tensorflow-IT问答社区-解决你的IT疑问

自定义损失函数中的值错误“未为任何变量提供梯度”

mmv456 2月前

我正在使用自定义损失函数对已训练的模型进行微调。我正在研究音频相关问题。当我的输入文件包含语音时，梯度正在有效地计算出来......

我正在使用自定义损失函数对已经训练过的模型进行微调。我正在研究一个与音频相关的问题。当我的输入文件包含语音时，系统会有效地计算该文件的梯度，但是一旦遇到没有语音的文件，我就会收到未提供梯度的错误。我可以返回该文件的损失，但是所有变量对于该文件的梯度都为零，与我提供的损失规模无关。我检查了模型的变量是否对输入文件有贡献，是的，它们确实转换了输入文件，消除了噪音。所以问题不在于没有变量对输入文件转换有贡献。我认为我在处理代码中未根据相应的 True 条件计算共振峰和谐波误差的情况时可能有错误。

 # Update the code snippet to calculate conditions for harmonic and formant errors
                is_voiced_h = tf.cond(
                    tf.logical_and(
                        tf.logical_and(i < num_frames - 1, tf.equal(speechs[i], 1)),
                        tf.logical_and(tf.equal(speechs[i], 1), tf.equal(speechs[i + 1], 1)
                                       )),
                    lambda: True,  # Condition met
                    lambda: False)  # Out of bounds or condition not met

                is_voiced_f = tf.cond(tf.logical_and(
                    tf.logical_and(i < num_frames - 1, tf.equal(speechs[i], 1)),
                    tf.logical_or(tf.equal(speechs[i + 1], 1), tf.equal(speechs[i + 2], 1))
                                    ),
                                      lambda: True,  # Condition met
                                      lambda: False)  # Out of bounds or condition not met

                is_unvoiced_f = tf.cond(tf.logical_and(tf.logical_and(i< num_frames - 2, tf.equal(speechs[i], 3)),
                                                       tf.logical_or(tf.equal(speechs[i + 1], 3),
                                                                     tf.equal(speechs[i + 2], 3))),
                                        lambda: True,  # Condition met
                                        lambda: False)  # Out of bounds or condition not met

                if i < (num_frames-2)//2:
                    not_flagged_f = tf.cond(tf.logical_and(i < num_frames - 2,  # Check out of bounds
                                                          tf.logical_or(tf.equal(flags[i], False),
                                                                        tf.logical_or(tf.equal(flags[i + 1], False),
                                                                                      tf.equal(flags[i + 2], False)))),
                                            lambda: True,   # Condition met
                                            lambda: False)  # out of bounds or condition not met
                else:
                    not_flagged_f = True

                pitch = process_audio_tf(ref_frame_h, sample_rate=sample_rate)
                pitch = pitch[0]
                epsilon = 1e-5
                harmonic_error = tf.cond(is_voiced_h,
                                         lambda: process_frame(ref_frame_h, model_frame_h, pitch, sample_rate),

                                         lambda: tf.zeros((1,), dtype=tf.float32)) + epsilon

                formant_error = tf.cond(tf.logical_and(tf.logical_or(is_voiced_f, is_unvoiced_f), not_flagged_f),
                                        lambda: calculate_formant_error(ref_frame_f, model_frame_f, sample_rate,
                                                                        formants[i:i + 1,...][0, 0],
                                                                        formants[i:i + 1,...][0, 1], n_fft),
                                        lambda: tf.zeros((8,), dtype=tf.float32)) + epsilon

                #tf.print('harmonic_error from body', harmonic_error)
                #tf.print('formant_error from body', formant_error)

                harmonic_errors = harmonic_errors.write(i, harmonic_error)
                formant_errors = formant_errors.write(i, formant_error)

                return i + 1, harmonic_errors, formant_errors

            _, harmonic_errors, formant_errors = tf.while_loop(lambda i, *_: i < num_frames, body, [0, harmonic_errors, formant_errors])
            harmonic_errors = harmonic_errors.stack()
            formant_errors = formant_errors.stack()

windows-1252

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最新倒序只看楼主

magohamote 2月前 0 只看Ta

引用 2楼

@Dr.Snoopy，梯度不是针对某些文件计算的，因此可微分性不是问题，而我处理无语音帧错误的方式才是问题。我为无语音帧返回了一个恒定错误，这导致图表与层中的贡献变量断开连接。但是，一旦我确定了这一点，问题就解决了。感谢您的回复。
johnny banks 2月前 0 只看Ta

引用 3楼
以前使用 VB.NET（.NET 4.8）时，我曾通过以下方式读取编码为 windows-1252 的文件：File.ReadAllText(filePath, Encoding.GetEncoding(1252))现在在我的 ASP.NET Core 6 应用程序中，我读取...

通过以下方式 windows-1252 读取具有以下编码的文件
```
File.ReadAllText(filePath, Encoding.GetEncoding(1252))
```
现在，在我的 ASP.NET Core 6 应用程序中，我正在读取同文件，并将相同的代码转换为 C#：
```
 File.ReadAllText(filePath, Encoding.GetEncoding(1252));
```
对于文件内的特殊字符，VB.NET 返回 char-code char = 132 ，而 ASP.NET Core 6 返回 char = 8222 。为什么代码不同，我该如何修复它？

我已经关注了这个问题。我已经添加了包并注册了提供程序，但这并没有改变任何东西——有或没有它的行为都是一样的。
DJGrandpaJ 2月前 0 只看Ta

引用 4楼
我不知道问题是什么。我的数据正在保存，但 toast 消息和重定向到操作方法不起作用。有趣的是 - 在调试时，它会执行两个结束条件...

我不知道问题是什么。我的数据正在保存，但 toast 消息和重定向到操作方法不起作用。有趣的是 - 在调试时，它执行了两个结束条件，但我不知道为什么它不起作用！Toast 消息和重定向在其他控制器上起作用。

代码：
```
[HttpPost]
public async Task<IActionResult> CreateSlot(AppointmentViewModel model, Appointment appointment)
{
    var currentUser = await _tokenService.GetUserViaToken();

    string[] timeParts = model.Time.Split('-');

    if (timeParts.Length == 2)
    {
        string startTimeString = timeParts[0].Trim();
        string endTimeString = timeParts[1].Trim();

        // only start time
        TimeOnly startTime = TimeOnly.ParseExact(startTimeString, "hh:mm tt", CultureInfo.InvariantCulture);
        TimeOnly endTime = TimeOnly.ParseExact(endTimeString, "hh:mm tt", CultureInfo.InvariantCulture);

        var appointmentDate = DateTime.ParseExact(model.Date, "yyyy-MM-dd", CultureInfo.InvariantCulture);

        var dateCheck = appointmentDate.DayOfWeek.ToString();

        var slotId = _context.AvailableSlots
                             .Where(x => x.UserId == model.DoctorId 
                                         && x.StartTime == startTime 
                                         && x.EndTime == endTime 
                                         && x.Day.Name == appointmentDate.DayOfWeek.ToString())
                             .Select(x => x.Id)
                             .FirstOrDefault();

        var data = new Appointment
          {
              AppointmentById = currentUser.Id,
              AppointmentWithId = model.DoctorId,
              CreatedTime = DateTime.UtcNow,
              AppointmentDate = appointmentDate,
              AppointmentStatusId = 1,
              AvailableSlotId = slotId
          };

        _context.Appointments.Add(data);
        await _context.SaveChangesAsync();

        TempData.AddToastMessage("success", "Appointment Created!");

        return RedirectToAction("Index", "Home");
    }
    else
    {
        return null;
    }
}
```
我想显示 Toast 消息并重定向到 Index 视图
user19087 2月前 0 只看Ta

引用 5楼
我需要为 appsettings.json 文件中 yarp 路径部分的以下路径定义一个模式：/Contact/Images/Image.ashx?h=28&id=69865t65-888t-w987-tg7l-j88yt6541uj&w=100&54464454my config...

我需要为 appsettings.json 文件中 yarp 路径部分的以下路径定义一个模式：

/Contact/Images/Image.ashx?h=28&id=69865t65-888t-w987-tg7l-j88yt6541uj&w=100&54464454

我在 appsettings.json 文件中对 yarp 的配置如下：
```
      "ReverseProxy": {
         "Routes": {
            "route1": {
               "ClusterId": "cluster1",
               "Match": {
                     "Path": ""
                 }
              }
           },
           "Clusters": {
              "cluster1": {
                 "LoadBalancingPolicy": "RoundRobin",
                 "Destinations": {
                    "cluster1/destination1": {
                       "Address": "https://www.example.com"
                    }
                 }
              }
           }
        }
```
我能做什么？任何帮助都将不胜感激。
Pranjal Mittal 2月前 0 只看Ta

引用 6楼

提供yarp Path定义时，是否要定义匹配的路由模板？还是本地文件路径或目标地址路径？
Qwenton 2月前 0 只看Ta

引用 7楼

我想在 \'Path\' 中放置一个模式来与 \'/Contact/Images/Image.ashx?h=28&id=69865t65-888t-w987-tg7l-j88yt6541uj&w=100&54464454\' 相对应
vhs 2月前 0 只看Ta

引用 8楼
您可以在 Match 部分的 Path 字段中添加匹配模式。 {**catch-all} 是一个通配符，将匹配任何路径。然后在 Address 中配置目标服务器地址。

在这个例子中：我为响应配置了路由地址，也就是说当有路径匹配的请求时 /WeatherForecast/PP/{**catch-all} ，该请求会被转发到我在 Address 中配置的目标 api 地址：
```
{
  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*",
  "ReverseProxy": {
    "Routes": {
      "route1": {
        "ClusterId": "cluster1",
        "Match": {
          "Path": "/WeatherForecast/PP/{**catch-all}"
        }
      }
    },
    "Clusters": {
      "cluster1": {
        "Destinations": {
          "destination1": {
            "Address": "https://localhost:7198/"

          }
        }
      }
    }
  }
}
```
当对应的路由节点：

这将转发到我的目标地址：