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原标题:TensorFlow被曝存在严重bug,搭配Keras可能丢失权重,用户反应一个月仍未修复 来源:量子位
存眷前沿科技 晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI
晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
最近,一位从事NLP工程师Gupta发明了TensorFlow存在的一个严重bug:
每个在自界说层中使用Keras函数式API的用户都要注意了!使用用Keras的Functional API创建的权重,可能会丢失。
这一话题在Reddit呆板学习板块上被热议,引起不少TensorFlow用户共鸣。
详细来说,就是在API中使用自界说层,会导致trainable_variables中的权重无法更新。而且这些权重也不会放入non_trainable_variables中。
也就是说,原本需要训练的权重现在被冻结了。
让这位工程师感到不满的是,他约莫一个月前在GitHub中把这个bug陈诉给谷歌,结果谷歌官方到现在还没有修复。
解决措施
如何检验自己的代码是否会出现类似问题呢?请调用model.trainable_variables来检测自己的模子:
for i, var in enumerate(model.trainable_variables):
print(model.trainable_variables[i].name)
看看你全部的可变权重是否正确,如果权重缺失或者未产生变化,说明你也中招了。
Gupta还自己用Transformer库创建模子的bug在Colab条记本中复现了,有兴趣的读者可从前往寓目。
https://colab.research.google.com/gist/Santosh-Gupta/40c54e5b76e3f522fa78da6a248b6826/missingtrainablevarsinference_var.ipynb
对此问题,Gupta给出的一种解决要领是:改为使用Keras子类创建模子。改用此要领后,全部的权重都将出现在trainable_variables中。
为了绝对确保用函数式API和子类要领创建的模子完全相同,Gupta在每个Colab条记本底部使用相同的输入对它们举行了推理,模子的输出完全相同。
但是,使用函数式API模子举行训练会将许多权器重为冻结,而且这些权重也没有出现在non_trainable_variables中,因此无法为这些权重解冻。
为了查抄谷歌最近是否修复了该漏洞,Gupta还安装了Nightly版的TF 2.3.0-rc1,保持框架处于最新状态,但如今bug依然存在。
网友:照旧用PyTorch吧
刚刚,Keras首创人在Twitter上回复,这不是Keras的bug,并发起程序员使用单元测试。
对于Gupta所说的bug,有网友说,他在TensorFlow和Keras之间通报权重的时候,出现了类似的错误,从此转而使用PyTorch。
另外另有不少网友也反应,谷歌的框架不太完善,管理方式一团糟,是在让用户帮他们测试TensorFlow的bug。
反观PyTorch,说明文档通俗易懂,最近官方还出了免费电子书,难道用PyTorch不香吗?
你现在在使用哪种深度学习框架,你也遇到过类似的严重bug吗?
原帖链接:
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/hrawam/d_theres_a_flawbug_in_tensorflow_thats_preventing/
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