IdentityN
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
入力と同じ形状と内容を持つテンソルのリストを返します。
テンソル。
この演算は、複雑な関数の勾配をオーバーライドするために使用できます。たとえば、y = f(x) で、dx = g(dy) となるようなバックプロップにカスタム関数 g を適用したいとします。 Pythonでは、
with tf.get_default_graph().gradient_override_map(
{'IdentityN': 'OverrideGradientWithG'
):
y, _ = identity_n([f(x), x])
継承されたメソッド
クラスjava.lang.Objectからブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
最終クラス<?> | getクラス() |
整数 | ハッシュコード() |
最後の空白 | 通知する() |
最後の空白 | すべて通知() |
弦 | toString () |
最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
最後の空白 | 待機(長い引数0) |
最後の空白 | 待って() |
インターフェース java.lang.Iterable から抽象的な空白 | forEach (Consumer<? super T> arg0) |
抽象反復子<オペランド<オブジェクト>> | イテレータ() |
abstract Spliterator<オペランド<オブジェクト>> | スプリテレーター() |
パブリックメソッド
新しい IdentityN 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
public Iterator<オペランド<オブジェクト>> iterator ()
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最終更新日 2023-12-01 UTC。
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