使用 tf.gradienttape, loss = mse or huber or cross-entropy, y_true=constant, y_pred=my_network

问题描述

1.演员评论模型

使用 tf.gradienttape，

loss_function = mse or huber or cross-entropy

y_true=constant,
y_pred=my_network_output，例如y_pred = my_netword(input)

例如loss_actor = tf.losses.MSE(y_true,y_pred)
或其他类似的东西，比如

loss_actor = Huber(y_true,action_probs) 

loss_actor = cross_entropy(y_true,y_pred)

意图，y_true = constant，是我的网络收敛的

y_pred = my_network(input) 

2.问题
最终，我将我的问题浓缩如下
y_true，我用的是人工数据（假数据）

if n < 130:
    self.ret = 0.1
elif n >= 130:
    self.ret = -0.1

其中，n从124开始，n最终到inf

这里，self.ret 是我的 y_true，我的标签

我想要，当我提供 self.ret，即 y_true,= 0.1 时，我的网络输出 [0.0,1.0] 代表 Invest

当我输入 self.ret，即 y_true,= (- 0.1) 时，我的网络输出 [1.0,0.0] 代表 Uninvest

3. Feed Network 数据作为随机输入

• 当我将网络输入作为随机数据提供时，此模型运行良好
• 当n
• 当 n > 130 时，my_network 输出 [1.0,0.0]，代表未投资

但是当我将网络输入作为真实的股票数据提供时，这个模型会出错

• 当 n > 130 时，my_network 输出 [0.0,1.0]，永远，代表投资，但我想要 [1.0,0.0]，即取消投资

4. tf.gradienttape 的错误使用

我知道，问题在于我以错误的方式使用 tf.gradienttape
tf.gradienttape 没有正确计算梯度

但是，我，确切地说，想知道，如何将我的代码更改为正确的代码

我的代码是：

if n < 130:
        self.ret = 0.1
elif n >= 130:
        self.ret = -0.1
# n starts from 124,self.ret is y_true
with tf.GradientTape(persistent=True) as tape:
        tape.watch(self.actor.trainable_variables)
        #y_pred = action_probs = self.actor(self.get_input(n))[0]
        action_probs = self.actor(self.get_input(n))[0] # i.e. y_pred
        #''' # below use huber or mse as loss func
        y_true = tf.nn.softmax([0.0,1e2] * tf.stop_gradient(self.ret))
        #loss_actor = tf.losses.MSE(y_true,action_probs)
        huber = tf.keras.losses.Huber()
        loss_actor = huber(y_true,action_probs)
        #'''
        ''' # below use cross-entropy as loss func
        r_t = self.ret
        delta_t = 1.0
        prediction = tf.keras.backend.clip(tf.nn.softmax([0.0,1e2] * tf.stop_gradient(self.ret if NO_CRITIC else r_t)),eps,1 - eps)
        log_probabilities = action_probs * tf.keras.backend.log(prediction)
        # self.ret or r_t is y_true
        loss_actor = tf.keras.backend.sum(-log_probabilities * tf.stop_gradient(delta_t))
        #'''
loss_actor_gradients = tape.gradient(loss_actor,self.actor.trainable_variables)
self.opt_actor.apply_gradients(zip(loss_actor_gradients,self.actor.trainable_variables))

解决方法

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