TypeError:関数構築コードの外部のopにグラフテンソルが渡されています

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nbro 2019-10-25 21:25.

次の例外が発生します

TypeError: An op outside of the function building code is being passed
a "Graph" tensor. It is possible to have Graph tensors
leak out of the function building context by including a
tf.init_scope in your function building code.
For example, the following function will fail:
  @tf.function
  def has_init_scope():
    my_constant = tf.constant(1.)
    with tf.init_scope():
      added = my_constant * 2
The graph tensor has name: conv2d_flipout/divergence_kernel:0

これも次の例外を発生させます

tensorflow.python.eager.core._SymbolicException: Inputs to eager execution function cannot be Keras symbolic tensors, but found [<tf.Tensor 'conv2d_flipout/divergence_kernel:0' shape=() dtype=float32>]

次のコードを実行する場合

from __future__ import print_function

import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp


def get_bayesian_model(input_shape=None, num_classes=10):
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.Input(shape=input_shape))
    model.add(tfp.layers.Convolution2DFlipout(6, kernel_size=5, padding="SAME", activation=tf.nn.relu))
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tfp.layers.DenseFlipout(84, activation=tf.nn.relu))
    model.add(tfp.layers.DenseFlipout(num_classes))
    return model

def get_mnist_data(normalize=True):
    img_rows, img_cols = 28, 28
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

    if tf.keras.backend.image_data_format() == 'channels_first':
        x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
        x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
        input_shape = (1, img_rows, img_cols)
    else:
        x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
        x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
        input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

    x_train = x_train.astype('float32')
    x_test = x_test.astype('float32')

    if normalize:
        x_train /= 255
        x_test /= 255

    return x_train, y_train, x_test, y_test, input_shape


def train():
    # Hyper-parameters.
    batch_size = 128
    num_classes = 10
    epochs = 1

    # Get the training data.
    x_train, y_train, x_test, y_test, input_shape = get_mnist_data()

    # Get the model.
    model = get_bayesian_model(input_shape=input_shape, num_classes=num_classes)

    # Prepare the model for training.
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss="sparse_categorical_crossentropy",
                  metrics=['accuracy'])

    # Train the model.
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1)
    model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)


if __name__ == "__main__":
    train()

問題は明らかにレイヤーに関連していtfp.layers.Convolution2DFlipoutます。なぜこれらの例外が発生するのですか?これはコードの論理エラーが原因ですか、それともTensorFlowまたはTensorFlow Probabilityのバグである可能性がありますか?これらのエラーはどういう意味ですか?どうすればそれらを解決できますか?

TensorFlow 2.0.0(デフォルトでは熱心に実行されます)を使用しています。およびTensorFlowProbability0.8.0およびPython3.7.4。また、こことここで関連する問題を開きました。

TensorFlow 1を使用してコードを遅延実行すること(つまりtf.compat.v1.disable_eager_execution()、上記の例外が発生することなく上記のコードが実行されることがわかっている場合は、TensorFlowをインポートした後に使用すること)、または明示的にセッションを作成することを提案しないでください。またはプレースホルダー。

1 answers

3
nbro 2020-01-13 07:43.

この問題は、開いたGithubの問題へのコメントで書いたようにexperimental_run_tf_functioncompileメソッドの引数をに設定することで部分的に解決できます。False

ただし、に設定experimental_run_tf_functionしてFalseこのpredictメソッドを使用しようとすると、別のエラーが発生します。このGithubの問題を参照してください。


編集(2020年9月28日)

experimental_run_tf_functionTFの最新バージョンで削除されました。ただし、TFPの最新バージョン(私が使用した特定のバージョンを以下に示します)では、ベイズ畳み込み層(少なくとも、Flipout推定器を使用する層)の問題が修正されました。見るhttps://github.com/tensorflow/probability/issues/620#issuecomment-620821990 そして https://github.com/tensorflow/probability/commit/1574c1d24c5dfa52bdf2387a260cd63a327b1839。

具体的には、以下のバージョンを使用しました

tensorflow==2.3.0
tensorflow-probability==0.11.0

そして、密なベイジアン層と畳み込みベイジアン層の両方を使用しました。を呼び出すとき使用しませんでしたexperimental_run_tf_function=Falsecompile

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