在我的模型上运行训练时出现此错误。我在不同的网站上发现了这个问题，但找不到我的问题的解决方案。

这是我的模型：

import keras
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.layers as L
import tensorflow.keras.models as M
import tensorflow.keras.callbacks as C
import tensorflow.keras.utils as U

def make_model_lstm_pooling(inshape=50000):
    z = L.Input(shape=(inshape, 10))
    x = L.AveragePooling1D(pool_size=1, strides=100)(z)
    
    x = L.Bidirectional(
        L.LSTM(10,
            dropout=0.1,
            return_sequences=False,
            kernel_initializer='ones',
            bias_initializer='zeros')
    )(x)
    
    
    x = L.Dense(10, activation='linear')(x)
    x = L.Dense(1, activation='linear')(x)
    
    model = tf.keras.Model(z, x)
    model.compile(optimizer='adam')
    return model

然后我进行培训：

callback_lr = C.ReduceLROnPlateau(
                monitor='val_loss',
                patience=3,
                verbose=0,
                mode='min')

checkpoint = C.ModelCheckpoint(
                filepath='best_pool.h5',
                save_best_only=True,     
                monitor='val_loss', 
                mode='min')

model = make_model_lstm_pooling()
model.summary()
history = model.fit(
            X_train, Y_train,
            validation_data=(X_dev, Y_dev),
            epochs=100,
            callbacks=[checkpoint, callback_lr]
                   )

整个错误是这个：

ValueError：没有为任何变量提供梯度：['bidirectional_16/forward_lstm_50/lstm_cell_83/kernel:0'、'bidirectional_16/forward_lstm_50/lstm_cell_83/recurrent_kernel:0'、'bidirectional_16/forward_lstm_50/lstm_cell_83/bias:0'、'bidirectional_16/backward_lstm_50 /lstm_cell_84/kernel:0'、'bidirectional_16/backward_lstm_50/lstm_cell_84/recurrent_kernel:0'、'bidirectional_16/backward_lstm_50/lstm_cell_84/bias:0'、'dense_90/kernel:0'、'dense_90/bias:0'、'dense_91 /内核：0'，'dense_91/bias：0']。

我在运行时遇到问题fit。

我看到使用错误类型时会出现问题：我float在输入和int标签中有类型。我在输入中没有 nan。

我在错误中看到与内核初始化程序有关的问题，默认为glorot_uniform，如果我没记错的话，在我看来它不是零。

我试图改变kernel_initializer但没有改善。

别的东西：我对几个样本进行了测试，在我的测试中，我的样本比特征少。有谁知道问题是否与此有关？

任何帮助将不胜感激。