运行深度神经网络时遇ValueError：无梯度提供问题求助

嘿，这个问题我之前也踩过坑！你代码里的问题其实是个很容易犯的小错误，咱们来一步步理清：

错误根源 #

在你的train_neural_network函数里，这一行损失函数的参数顺序搞反了：

cost = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=prediction,logits=y) )

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的参数规则是：

• logits：对应模型输出的预测值（也就是你的prediction）
• labels：对应真实的标签数据（也就是你的y）

你现在把两者写反了，导致损失函数和模型的权重变量之间没有建立正确的依赖关系，TensorFlow自然找不到可以计算梯度的路径，也就抛出了这个错误。

修正方案 #

只需要调换参数顺序即可：

cost = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=prediction, labels=y) )

额外小提示 #

另外要注意：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits在TensorFlow新版本中已经被标记为弃用，推荐使用兼容性更好的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2，用法完全一致：

cost = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=prediction, labels=y) )

修正后再运行代码，应该就能正常计算梯度并训练模型了！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Raheel Siddiqi