在 eager 模式下计算两个嵌入时出现梯度错误

Question

当我尝试在 eager 模式下用 tensorflow 重写 dynet project 时，出现了以下错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: cannot compute ConcatV2 as input #1 was expected to be a float tensor but is a int32 tensor [Op:ConcatV2] name: concat

我试图定位错误并简化代码，然后发现在eager模式下在一个动态图中计算两个嵌入时会出现错误。

在静态图模式下添加两个embeddings没有报错

with tf.Graph().as_default():
    emb = tf.keras.layers.Embedding(10000, 50)
    emb2 = tf.keras.layers.Embedding(10000, 50)
    y_ = emb(tf.constant(100)) + emb2(tf.constant(100))
    y = tf.ones((1, 50))
    loss = tf.reduce_sum(y - y_)
    optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(0.2,0.5).minimize(loss)
    init = tf.global_variables_initializer()
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
       sess.run(fetches=[loss, optimizer])

但是当我在eager模式下运行下面的代码时，出现了错误。

tfe.enable_eager_execution()

def loss(y):
    emb = tf.keras.layers.Embedding(10000,50)
    emb2 = tf.keras.layers.Embedding(10000,50)
    y_ = emb(tf.constant(100)) + emb2(tf.constant(100))
    return tf.reduce_sum(y - y_)

y = tf.ones((1, 50))
grads = tfe.implicit_gradients(loss)(y)
tf.train.MomentumOptimizer(0.2, 0.5).apply_gradients(grads)

eager 模式下的代码有什么问题，如何在 eager 模式下计算两个嵌入？

Answer 1

这里发生了两件事：

我认为这是 eager execution 引入的错误，我已经为此提交了 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/18180。我不认为这在 1.6 版中存在，所以也许您可以在此期间尝试使用它。
就是说，我注意到您在损失函数中定义了一个 Embedding 图层对象。这意味着每次调用 loss 都会创建一个新的 Embedding，这可能不是您想要的。相反，您可能希望将代码重组为：

emb = tf.keras.layers.Embedding(10000,50) emb2 = tf.keras.layers.Embedding(10000,50)

默认损失（y）： y_ = emb(tf.constant(100)) + emb2(tf.constant(100)) return tf.reduce_sum(y - y_)

随着急切执行，参数所有权更多 "Pythonic"，因为与 Embedding 对象（emb 和 emb2）关联的参数具有创建它们的对象。

希望对您有所帮助。

在 eager 模式下计算两个嵌入时出现梯度错误

Gradient error occurred when calculate two embeddings on eager mode

tensorflow

embedding

eager

dynet