Python TensorFlow 2 tf.函数装饰器

我有TensorFlow 2.0和Python 3.7.5

我编写了以下代码来执行小批量梯度下降，即：

@tf.function
def train_one_step(model, mask_model, optimizer, x, y):
    '''
    Function to compute one step of gradient descent optimization
    '''
    with tf.GradientTape() as tape:
        # Make predictions using defined model-
        y_pred = model(x)

        # Compute loss-
        loss = loss_fn(y, y_pred)

    # Compute gradients wrt defined loss and weights and biases-
    grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)

    # type(grads)
    # list

    # List to hold element-wise multiplication between-
    # computed gradient and masks-
    grad_mask_mul = []

    # Perform element-wise multiplication between computed gradients and masks-
    for grad_layer, mask in zip(grads, mask_model.trainable_weights):
        grad_mask_mul.append(tf.math.multiply(grad_layer, mask))

    # Apply computed gradients to model's weights and biases-
    optimizer.apply_gradients(zip(grad_mask_mul, model.trainable_variables))

    # Compute accuracy-
    train_loss(loss)
    train_accuracy(y, y_pred)

    return None

在代码中，“mask_model”是一个0或1的掩码。“蒙版_模型”的使用是为了控制训练哪些参数（因为，0*梯度下降=0）

我的问题是，我在“train\u one\u step（）”TensorFlow函数中使用“grad\u mask\u mul”列表变量。这是否会导致任何问题，例如：

ValueError:tf.function-decorated函数试图创建变量 非首次通话

或者你们看到了在tensorflow修饰函数中使用列表变量的一些问题吗

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谢谢

这是TensorFlow 2中的一个错误。您可以在此处阅读更多信息

这是TensorFlow 2中的一个错误。你可以在这里了解更多