tensorflow::ops::IdentityN

Renvoie une liste de tenseurs ayant les mêmes formes et le même contenu que l'entrée.

Résumé

tenseurs.

Cette opération permet de redéfinir le gradient pour des fonctions complexes. Par exemple, supposons que y = f(x) et que l'on souhaite appliquer une fonction personnalisée g pour la rétropropagation telle que dx = g(dy). En 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).

Arguments :

• portée : un objet Scope

Retours :

• OutputList : Le tenseur de sortie.

attributs publics

Operation operation

::tensorflow::OutputList output

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

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