如何消除在张量流的tape.gradient方法中将虚数转换为实值的警告？

Question

我正在使用tape.gradient方法来优化一些神经网络。它按预期工作，但当我在单次迭代中多次使用 Tape.gradients 计算梯度时，不断发出此警告。这意味着在单个循环内，在执行 back prop 时，它会在某个地方摆弄复数。

WARNING:tensorflow:You are casting an input of type complex64 to an incompatible dtype float64.  This will discard the imaginary part and may not be what you intended.

cost_progress=[]
trace_progress=[]
for i in range(reps):

  with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch(params)
    loss,trace = cost(params,ratio)
    trace_progress.append(trace)
    cost_progress.append(loss)

  gradients = tape.gradient(loss, params)
  opt.apply_gradients(zip([gradients], [params]))

现在，所有参数和损失都是 tf.float64，但仍在 Tape.gradient() 中给出了一些复杂类型，我想手动将它们转换为真实值，以便此警告停止显示在我的屏幕上。但我无法找到如何投射，以免弄乱。

蛮力

gradients = tf.cast(tape.gradient(loss, params),tf.float64)

不起作用。我已经验证

gradients = tape.gradient(loss, params)

发出警告，并且损失和参数都是 tf.float64 类型。

Answer 1

我怀疑问题出在你的

cost

函数上，但如果没有 最小的、可重现的例子，我无法明确回答。就我而言，我通过将

tf.cast(·, tf.complex64)

替换为

tf.dtypes.complex(·)

解决了这个问题。