Yardım Kaggle üzerinde TensorFlow ile Büyük Bariyer Resifi korumak Meydan Üyelik

tensorflow :: ops :: TensorArrayGrad

#include <data_flow_ops.h>

Verilen tutamaçtaki değerlerin degradelerini depolamak için bir TensorArray oluşturur.

Özet

Verilen TensorArray gradyanı zaten varsa, ona bir referans döndürür.

Dinamik boyut bayrağını devre dışı bırakarak orijinal TensorArray'in boyutunu kilitler.

Flow_in girdisi hakkında bir not:

Flow_in tutamacı, gradyan aramasının yürütülmesini yalnızca belirli diğer işlemler gerçekleştikten sonra gerçekleşmeye zorlar. Örneğin, ileri TensorArray dinamik olarak boyutlandırıldığında, bu TensorArray'e yazmalar nesneyi yeniden boyutlandırabilir. Gradient TensorArray , bu işlem yürütüldüğünde ileri TensorArray boyutuna göre statik olarak boyutlandırılır. Ayrıca, ileri TensorArray boyutu bu çağrı tarafından dondurulur. Sonuç olarak akış, gradyan TensorArray'i oluşturma çağrısının yalnızca tüm yazmalar yürütüldükten sonra gerçekleşmesini sağlamak için kullanılır.

Dinamik olarak boyutlandırılmış TensorArray'ler söz konusu olduğunda, gradyan hesaplaması yalnızca tüm yazmalar yürütüldükten sonra gerçekleşmek üzere akış yoluyla zincirlenmiş okuma işlemlerinde gerçekleştirilmelidir. Bu şekilde, ileri TensorArray'in son boyutu, bu işlem çağrıldığında bilinir.

Kaynak özelliği hakkında bir not:

TensorArray gradyan çağrıları bir akümülatör TensorArray nesnesi kullanır. Birden çok gradyan hesaplanır ve aynı oturumda çalıştırılırsa, birden çok gradyan düğümü yanlışlıkla aynı biriktirici TensorArray'den akabilir . Bu çift sayılır ve genellikle TensorArray gradyan akışını bozar .

Solüsyon bu özel çağrı gradyan hangi belirlemektir TensorArray gradyan içinde deniliyor. Bu giriş Degradeden benzersiz bir dize (örneğin "geçişlerini", "gradients_1", ...) tanımlayarak gerçekleştirilir tensör 'adı. Bu dize, burada TensorArray gradyan nesnesi (öznitelik source ) oluşturulurken bir sonek olarak kullanılır.

Öznitelik source , oluşturma / arama gerçekleştirilirken ileri TensorArray'in adına bir sonek olarak eklenir, böylece her ayrı gradyan hesaplaması kendi TensorArray biriktiricisini alır.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • handle: İleri TensorArray için tutamaç .
  • flow_in: İşlemlerin uygun şekilde zincirlenmesine zorlayan bir kayan skaler.
  • source: Hangi gradyan TensorArray'in döndürüleceğine karar vermek için kullanılan gradyan kaynak dizesi.

İadeler:

Yapıcılar ve Yıkıcılar

TensorArrayGrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input handle, :: tensorflow::Input flow_in, StringPiece source)

Genel özellikler

flow_out
grad_handle
operation

Genel özellikler

dışarı akış

::tensorflow::Output flow_out

grad_handle

::tensorflow::Output grad_handle

operasyon

Operation operation

Kamusal işlevler

TensorArrayGrad

 TensorArrayGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input handle,
  ::tensorflow::Input flow_in,
  StringPiece source
)