我对tensorflow相当陌生,我看过一些教程,但我不知道tf.gradients()是如何工作的。如果我给它两个二维矩阵的输入,它将如何计算偏导数?我真的很困惑,请帮助我,如果你可以,这将是一个很大的帮助。
import tensorflow as tf
import numpy as np
X = np.random.rand(3,3)
y = np.random.rand(2,2)
grad = tf.gradients(X,y)
with tf.Session() as sess:
sess.run(grad)
print(grad)
这就产生了一个错误:
回溯
我的模型结构如下所示。
我已经构建了model_1并获得了loss_1。此外,我尝试在get_loss()函数中添加pretrained_model的预测过程,在该函数中我可以获得out_1。我想把loss_1和loss_2的和作为model_1的直接损失。
由于tensorflow的静态图形机制,作为keras的后端,我的代码似乎是错误的。
我怎么发动汽车呢?
def get_loss(y_true, y_pred):
loss_1 = fun(y_true, y_pred) # this line is OK
loss_2 = pretrained_model(
我读过和,但对于使用TensorFlow及其参数服务器体系结构所能完成的分布式培训背后的动态,我仍然有一些疑问。这是来自分布式TensorFlow文档的代码片段:
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
elif FLAGS.job_name == "worker":
# Assigns ops to the local worker by default.
with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
worker_devic
我正在尝试使用TensorFlow的@tf.custom_gradient功能为具有多个输入的函数指定自定义渐变。我可以只为一个输入设置工作,但不能为两个或更多输入设置。 我的代码基于TensorFlow's custom_gradient documentation,它对于一个输入来说工作得很好,如下例所示: import tensorflow as tf
import os
# Suppress Tensorflow startup info
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
# Custom gra
根据这个文档,说
Defined in tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py.
但是,当我转到tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py时,没有定义l2_loss。
我想看看使用tf.nn.l2_loss(W)和仅仅使用tf.reduce_sum(tf.square(W))之间有什么区别。
我很难在网上找到关于如何在卷积神经网络中使用偏差进行反向传播的资源。我所说的偏差是指通过卷积得到的每个数字相加的数字。 Here is a picture further explaining 我知道如何计算滤波器权重的梯度,但我不确定如何处理偏差。现在,我只是根据该层的平均误差来调整它。这是正确的吗?