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IdentidadN
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tensores.
Esta operación se puede utilizar para anular el gradiente para funciones complicadas. Por ejemplo, suponga que y = f (x) y deseamos aplicar una función personalizada g para backprop tal que dx = g (dy). En Python,
with tf.get_default_graph().gradient_override_map(
{'IdentityN': 'OverrideGradientWithG' ):
y, _ = identity_n([f(x), x])
Métodos heredados
De la clase java.lang.Object | booleano | es igual a (Objeto arg0) |
| Clase final <?> | getClass () |
| En t | hashCode () |
| vacío final | notificar () |
| vacío final | notificar a todos () |
| Cuerda | toString () |
| vacío final | esperar (largo arg0, int arg1) |
| vacío final | espera (largo arg0) |
| vacío final | esperar () |
Desde la interfaz java.lang.Iterable | vacío abstracto | forEach (consumidor <? super T> arg0) |
| Iterador abstracto < Operando <Objeto>> | iterador () |
| spliterator abstracto < operando <Objeto>> | spliterator () |
Métodos públicos
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación IdentityN.
Devoluciones
- una nueva instancia de IdentityN
iterador público < operando <Objeto>> iterador ()
Lista pública < Salida <? >> salida ()
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Última actualización: 2021-01-21 (UTC)
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