问Tensorflow :在C++中为用户op实现梯度？
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Stack Overflow用户

提问于 2016-08-31 14:35:52

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理想情况下，我希望操作是完全自包含的(渐变和操作定义在同一个文件中)。官方教程只重点介绍了一个python实现。有没有人知道是否有可能用C++实现渐变，以及如何实现？

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发布于 2016-08-31 22:51:57

自动渐变计算目前仅在Python API中完全支持。因此，操作与其渐变操作的关联仍应在Python中手动指定。假设你有一个在C++中定义的op Foo和它的渐变op FooGrad，你应该得到相应的Python包装器foo和foo_grad。在Python中，您可以编写以下代码：

@RegisterGradient("Foo"):
def _FooGrad(op, grad):
  return foo_grad(op.inputs[0], op.outputs[0], grad)

请注意，我假设您的foo_grad操作采用原始操作的输入和输出以及传入的渐变。对于您的情况，这可能是真的，也可能不是，因此请相应地进行调整。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/39242333

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