Python Tensorflow自定义函数：ValueError:没有为任何变量提供渐变

在自定义损失函数中使用

K.round

函数时，出现以下错误：

ValueError: No gradients provided for any variable: ['sequential_20/dense_240/kernel:0', 'sequential_20/dense_240/bias:0', 'sequential_20/dense_241/kernel:0', 'sequential_20/dense_241/bias:0', 'sequential_20/dense_242/kernel:0', 'sequential_20/dense_242/bias:0', 'sequential_20/dense_243/kernel:0', 'sequential_20/dense_243/bias:0', 'sequential_20/dense_244/kernel:0', 'sequential_20/dense_244/bias:0', 'sequential_20/dense_245/kernel:0', 'sequential_20/dense_245/bias:0', 'sequential_20/dense_246/kernel:0', 'sequential_20/dense_246/bias:0', 'sequential_20/dense_247/kernel:0', 'sequential_20/dense_247/bias:0', 'sequential_20/dense_248/kernel:0', 'sequential_20/dense_248/bias:0', 'sequential_20/dense_249/kernel:0', 'sequential_20/dense_249/bias:0', 'sequential_20/dense_250/kernel:0', 'sequential_20/dense_250/bias:0', 'sequential_20/dense_251/kernel:0', 'sequential_20/dense_251/bias:0'].

这是我的工作代码示例：（如果我在没有

K.round

的情况下使用loss函数，这就是工作）

有什么建议吗

---

谢谢

本例中的问题很简单，

K.round

不是一个可微函数，因此不提供梯度（结果为无），您不能将任何不可微函数用作损失函数。

问题已解决。这与Tensorflow版本有关

K.round

在

2.2.0

中受支持。我的问题在

2.1.0

中，问题已解决。这与Tensorflow版本有关

K.round

在

2.2.0

中受支持。我的问题在

2.1.0

添加答案和解决方案并接受它，然后，您实际上没有提供任何版本信息。因此，我将答案留在这里，因为一些人可能会因为不支持的版本而面临此问题，并认为它很有帮助

def adjusted_loss(y_true, y_pred): 
    y_pred = K.round(y_pred / 1000) * 1000
    loss = y_pred - y_true
    return loss

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(1, activation = LeakyReLU()))
model.compile(loss= adjusted_loss, optimizer= opt)