我正在尝试在tf.keras (tf版本1.14)中实现梯度反转层。我使用tf.custom_gradient定义了一个自定义渐变,但是grad函数从未被调用过,结果是错误的。我正在使用下面的代码来测试层 from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Densefrom tensorflow.keras import backen
我正在尝试单元测试一个自定义层。编写前馈测试非常直接,但我不知道如何实现梯度测试。文档基本上说它计算梯度(jacobian矩阵),这是我想要的,但是当我尝试使用它时,我得到了EagerTensor is not callable。我现在使用以下代码:grad_computed = tf.test.compute_gradient(function,[output_tensor, expected_outpu
input1[:,:,:,:-i] vol[:, :B, i, :,:] = input0到目前为止,我已经尝试在TF中使用以下切片赋值,并将其封装在Keras层中:for i in range(C):
if i > 0:但是,此操作的梯度在TF (LookupError: No gradient defined