IdentityN
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Esta operação pode ser usada para substituir o gradiente para funções complicadas. Por exemplo, suponha que y = f(x) e desejamos aplicar uma função personalizada g para backprop tal que dx = g(dy). Em Python,
with tf.get_default_graph().gradient_override_map(
{'IdentityN': 'OverrideGradientWithG'):
y, _ = identity_n([f(x), x])
Constantes
| Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos herdados
Da classe java.lang.Object | booleano | é igual (objeto arg0) |
| aula final<?> | getClass () |
| interno | código hash () |
| vazio final | notificar () |
| vazio final | notificar todos () |
| Corda | toString () |
| vazio final | espere (long arg0, int arg1) |
| vazio final | espere (arg0 longo) |
| vazio final | espere () |
Da interface java.lang.Iterable | vazio abstrato | forEach (Consumidor<? super T> arg0) |
| Iterador abstrato< Operando < TType >> | iterador () |
| divisor abstrato< Operando < TType >> | divisor () |
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Valor constante: "IdentidadeN"
Métodos Públicos
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação IdentityN.
Devoluções
- uma nova instância de IdentityN
Lista pública< Saída <?>> saída ()
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Última atualização 2025-07-25 UTC.
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