gradients返回值一直是

gradients返回值一直是[None,]

  def net_init(self,state,modelIndex):
        c, h, w = self.input_dim
        self.predict = Sequential([
          tf.keras.layers.Conv2D(32,8,4,activation='relu',input_shape=(c, h, w),data_format="channels_first"),
          tf.keras.layers.Conv2D(64, 4, 2, activation='relu',padding="VALID"),
          tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, 1, activation='relu'),
          tf.keras.layers.Flatten(),
          tf.keras.layers.Dense(512, input_shape=(3136,), activation='relu'),
          tf.keras.layers.Dense(self.output_dim, input_shape=(512,), activation=None)])

        self.target = Sequential([
            tf.keras.layers.Conv2D(32, 8, 4, activation='relu', input_shape=(4, 84, 84), data_format="channels_first"),
            tf.keras.layers.Conv2D(64, 4, 2, activation='relu', padding="VALID"),
            tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, 1, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Flatten(),
            tf.keras.layers.Dense(512, input_shape=(3136,), activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.output_dim, input_shape=(512,), activation=None)])

        if modelIndex==1:
            # self.predict.summary()
            return self.predict(state)
        if modelIndex==2:
            self.target.summary()
            return self.target(state)

@tf.function
    def train_step(self, states, actions):
        with tf.GradientTape() as tape:
            tape.watch(states)
            loss = tf.keras.losses.huber(states, actions)

        gradients = tape.gradient(loss, self.predict.trainable_variables)
        # gradients = [tf.clip_by_norm(gradient, 10) for gradient in gradients]

        self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.predict.trainable_variables))
        return loss

求解答

完整代码：https://github.com/huxxshadow/test

Debug调试看下每一步的值变化情况，方便排查问题

tensorflow中GradientTape计算之后返回None的问题
有类似得，可以看看

tensorflow中GradientTape计算之后返回None的问题_tape.gradient返回none_eastdawnc的博客-CSDN博客 tf.GradientTape中按照其他人的一些文档自己写完之后，发现最终返回None而并非求解Gradient的值。如下图所示：from tensorflow.keras import layersimport tensorflow as tfimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'x = tf.constant(3.0)w..._tape.gradient返回none

https://blog.csdn.net/eastdawnc/article/details/104859893

检查下是不是在计算过程中除以0的情况。这将导致最后的结果为None。其次，不能对numpy数组进行gradient，而必须对与图形连接的符号张量进行gradient。

打断点调试，看看是在哪一步数据不对，导致出现none

检查一下输入的参数

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

以下回答来自chatgpt:
这个问题涉及到计算梯度的函数，但是没有提供具体的代码和数据，所以我无法直接查看代码来找出问题所在。不过我可以给出一些可能导致返回值为[None,]的原因，并给出一些解决方案，希望对你有所帮助。
1. 参数不正确：首先，我建议确认一下你调用gradients函数时传入的参数是否正确。gradients函数通常需要传入目标函数、参数和其他必要的参数。请确保你传入的参数可以正确计算梯度。
2. 梯度消失：如果你确认传入的参数正确，但仍然返回[None,]，可能是因为梯度消失的问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度值趋近于0，导致无法正确更新参数。这通常发生在深层神经网络中，特别是使用某些激活函数（如sigmoid函数）时。解决方案之一是使用其他的激活函数（如ReLU）来避免梯度消失的问题。
3. 梯度爆炸：与梯度消失相反，梯度爆炸指的是梯度值变得非常大，导致参数更新过于剧烈，无法收敛。这可能会导致梯度函数返回None。解决梯度爆炸的问题通常可以通过梯度裁剪等方法来控制梯度的大小。
4. 数据问题：检查一下你的数据，确保数据格式正确，并且没有缺失值或异常值。这可能会导致梯度函数无法正确计算梯度。
由于没有提供具体的代码和数据，我无法给出更具体的解决方案。建议你检查一下以上几个可能的原因，并尝试通过调试代码、打印变量等方法来查找问题所在。
祝好！

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

检查下输入数据、损失函数和网络模型这三个方面

根据你提供的代码，gradients 返回为 [None,] 的问题可能出现在以下几个地方：

首先，确保 states 和 actions 的维度匹配。根据你的代码，states 是一个包含图像数据的张量，而 actions 可能是一个实数值或一个包含实数值的张量。请确保它们的维度是一致的。
请注意，在计算梯度之前，确保你的模型的前向传播已经被调用过。在你的 net_init 方法中，根据 modelIndex 的不同，你只调用了 self.predict(state) 或 self.target(state) 中的一个。如果你在训练时使用了 self.train_step 方法，且传递的 modelIndex 是 1，那么 self.predict(state) 就应该在 train_step 方法中被调用过，以确保模型的前向计算结果已经生成。
tf.keras.losses.huber 接受的是模型的输出和目标值的张量，而不是模型输出与目标值之间的差异。请确保在计算 loss 时，传递的参数是正确的。如果需要计算差异，可以使用 tf.subtract 或 - 运算符来计算。
最后，确保你的模型的变量是可训练的。你的 self.predict 和 self.target 是 Sequential 模型，它们会自动跟踪其内部层的可训练变量。请确保你没有在其他地方将这些变量设置为不可训练。

如果以上步骤都被正确执行，但问题仍然存在，可以尝试进一步调试。你可以在 train_step 方法中从梯度带中打印出模型的可训练变量，以确保它们被正确地跟踪。另外，你也可以检查 states 和 actions 的值，以确保数据传递正确。

希望这些提示能帮助你找到问题所在并解决它。如果问题仍然存在，可以提供更多的代码或详细信息，以便我能够给出更具体的帮助。

问题点: 梯度下降为0,模型不再变化
分析思路: 模型有可能过早收敛,导致不再变化
引入SGD优化算法，优点：
(1).频繁的更新可以立即让我们深入了解模型的性能和改进速度。
(2).这种形式的梯度下降可能是最容易理解和实现的，尤其对于初学者。
(3).增加的(increased)模型更新频率能够更快地学习某些问题。
(4).嘈杂的(noisy)的更新过程可以让模型避免局部最小值(如过早收敛)。

代码修改为:

@tf.function
def train_step(self, states, actions):
    # 新增
    opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
    with tf.GradientTape() as tape:
        tape.watch(states)
        loss = tf.keras.losses.huber(states, actions)

    gradients = tape.gradient(loss, self.predict.trainable_variables)
    # gradients = [tf.clip_by_norm(gradient, 10) for gradient in gradients]
    # 新增
    opt.apply_gradients(zip(gradients, self.predict.trainable_variables))
    self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.predict.trainable_variables))
    return loss

https://stackoverflow.com/questions/59654074/valueerror-no-gradients-provided-for-any-variable-keras-tensorflow-2-0

可能是因为loss和self.predict.trainable_variables之间的计算图不完整，或者是因为它们之间的连接有误。
确保self.predict和self.target中的每个层都是可训练的（即不是干燥的或不更新的层）。
确保在定义self.predict和self.target时，使用了相同的输入形状和数据格式。
确保在定义self.predict和self.target时，使用了正确的激活函数和边界条件。
确保在定义train_step函数时，使用了正确的输入和输出形状。

TechWhizKid参考GPT回答：

可能是train_step函数中的问题导致了gradients返回为空列表。
在train_step函数中,tape.watch(states)这一行只监视了states,而没有监视模型的参数。因此计算梯度时只计算了states相关的梯度,没有计算模型参数的梯度,所以返回了空列表。

可以修改为:

@tf.function
def train_step(self, states, actions):
  with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch(self.predict.trainable_variables) 
    loss = tf.keras.losses.huber(self.predict(states), actions)

  gradients = tape.gradient(loss, self.predict.trainable_variables)

  self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.predict.trainable_variables))
  return loss

这样就会监视模型中的所有可训练参数,计算并返回它们的梯度。

另外建议在模型编译时设置trainable=True,确保所有层都是可训练的:

self.predict = Sequential([...]) 
self.predict.compile(..., trainable=True)

这样就能确保tape.watch监视到所有可训练的参数了。

所以修改这两点后应该就能得到非空的gradients了。