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Tensorflow :: ops :: IdentitätN

#include <array_ops.h>

Gibt eine Liste von Tensoren mit denselben Formen und Inhalten wie die Eingabe zurück.

Zusammenfassung

Tensoren.

Diese Operation kann verwendet werden, um den Gradienten für komplizierte Funktionen zu überschreiben. Nehmen wir zum Beispiel an, y = f (x) und wir möchten eine benutzerdefinierte Funktion g für Backprop anwenden, so dass dx = g (dy). In Python

with tf.get_default_graph().gradient_override_map(
    {'IdentityN': 'OverrideGradientWithG'}):
  y, _ = identity_n([f(x), x])

.RegisterGradient('OverrideGradientWithG')
def ApplyG(op, dy, _):
  return [None, g(dy)]  # Do not backprop to f(x).

Argumente:

Kehrt zurück:

  • OutputList : Der Ausgangstensor.

Konstruktoren und Destruktoren

IdentityN (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList input)

Öffentliche Attribute

operation
output

Öffentliche Funktionen

operator[] (size_t index) const

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

Ausgabe

::tensorflow::OutputList output

Öffentliche Funktionen

IdentitätN

 IdentityN(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList input
)

Operator[]

::tensorflow::Output operator[](
  size_t index
) const