TF-GNN踩坑记录(二)
2024-09-08 11:11:35
引言
最近在尝试构建GraphTensor时，尝试把默认的特征名hidden_state改成其他时，出现了奇怪的报错。
报错
WARNING:tensorflow:Gradients do not exist for variables ['gnn/essay_model/graph_update/edge_set_update/next_state_from_concat/dense_3/kernel:0', 'gnn/essay_model/graph_update/edge_set_update/next_state_from_concat/dense_3/bias:0', 'gnn/essay_model/graph_update/node_set_update/next_state_from_concat_1/dense_4/kernel:0', 'gnn/essay_model/graph_update/node_set_update/next_state_from_concat_1/dense_4/bias:0'] when minimizing the loss. If you're using model.compile(), did you forget to provide a lossargument
一般来说出现此类错误时，只需要检查各模型call()函数中的运算，排查问题就行了。
但是当我遇到这个问题后，经过多次检查确定变量都传到了输出。
最后发现当我使用默认的特征名hidden_state后，报错消失了
下面是出现错误时的GraphTensor构造方式和GraphUpdate更新方式
node_set = tfgnn.NodeSet.from_fields(
sizes=[node_num],
features={
'node_feature': node_feature,
}
) edge_set = tfgnn.EdgeSet.from_fields(
sizes=[edge_num],
features={
'edge_feature': tf.convert_to_tensor(edge_feature, dtype=tf.float32)},
adjacency=tfgnn.Adjacency.from_indices(
source=('node', adjacency[:, 0]),
target=('node', adjacency[:, 1])
),
) context = tfgnn.Context.from_fields(features=None) graph_tensor = tfgnn.GraphTensor.from_pieces(
node_sets={'node': node_set},
edge_sets={'edge': edge_set},
context=context,
) model = tfgnn.keras.layers.GraphUpdate(
edge_sets={
"edge": tfgnn.keras.layers.EdgeSetUpdate(
edge_input_feature=['edge_feature'],
node_input_feature='node_feature',
next_state=tfgnn.keras.layers.NextStateFromConcat(tf.keras.layers.Dense(2)))
},
node_sets={
"node": tfgnn.keras.layers.NodeSetUpdate(
edge_set_inputs={"edge": tfgnn.keras.layers.Pool(tfgnn.TARGET, "sum")},
node_input_feature='node_feature',
next_state=tfgnn.keras.layers.NextStateFromConcat(
tf.keras.layers.Dense(264)
),
)
},
)
下面是不会出现错误的GraphTensor构造方式和GraphUpdate更新方式
node_set = tfgnn.NodeSet.from_fields(
sizes=[node_num],
features={
'hidden_state': node_feature,
}
) edge_set = tfgnn.EdgeSet.from_fields(
sizes=[edge_num],
features={
'hidden_state': tf.convert_to_tensor(edge_feature, dtype=tf.float32)},
adjacency=tfgnn.Adjacency.from_indices(
source=('node', adjacency[:, 0]),
target=('node', adjacency[:, 1])
),
) context = tfgnn.Context.from_fields(features=None) graph_tensor = tfgnn.GraphTensor.from_pieces(
node_sets={'node': node_set},
edge_sets={'edge': edge_set},
context=context,
) model = tfgnn.keras.layers.GraphUpdate( edge_sets={
"edge": tfgnn.keras.layers.EdgeSetUpdate(
next_state=tfgnn.keras.layers.NextStateFromConcat(tf.keras.layers.Dense(2)))
},
node_sets={
"node": tfgnn.keras.layers.NodeSetUpdate(
edge_set_inputs={"edge": tfgnn.keras.layers.Pool(tfgnn.TARGET, "sum")}
next_state=tfgnn.keras.layers.NextStateFromConcat(
tf.keras.layers.Dense(264)
),
)
},
)
虽然这个方法能够让程序正确运行，但是依然没有解决最根本的原因，为什么在修改特征名之后，会出现该错误。
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