这是我关于stackoverflow的第一个问题。如果我写错了，请告诉我！非常感谢!所以我尝试最大化一个函数(下面的第一行) enter image description here 我附上了我的损失函数的代码： def loss(model, y_interior, S_interiorv_1)*y_interior*r+v_1*y_interior*alpha)*W_y+np.math.exp(
浏览 17提问于2020-06-10得票数 1
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假设我将一个向量乘以一个标量，例如： a = tf.Variable(3.) c = a*b
grad = tape.gradient(c, a) 我得到的梯度是一个标量， <tf.Tensor: shape([1., 0., 1.], dtype=float32)> 看看其他示例，tensorflow似乎对预期向量求和，也用于<
浏览 35提问于2021-04-14得票数 0
设z是复变量，C(z)是它的共轭。在复分析理论中，C(z) w.rt z的导数不存在。但是在tesnsorflow中，我们可以计算出dC(z)/dz，其结果就是1。= np.random.rand(2,2)+1.j*np.random.rand(2,2)Z = sess.run(z,{x:X})[0] [0.57871044+0.61303568j 0.4807426
浏览 3提问于2017-02-27得票数 5
我想将tensorflow 2.0中的损失函数替换为梯度函数。例如，我有一个损失函数，如下所示： # do some standard tensorflow things here然后，我使用tf.GradientTape方法应用梯度，即
wit
浏览 21提问于2019-11-20得票数 1
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此外，在所有编码完成后，就在解码开始之前，我正在使用rnn的隐藏状态(我称之为“编码结束时的隐藏状态”)。在编码结束时，我使用这种隐藏状态将其输入到另一个子图中，我称之为“价格”(见下文)。这个子图的训练梯度不仅通过这个附加的子图，而且返回到编码器-- rnn的一部分(这就是我想要和需要的)。
我们的计划是在编码结束时将更多这样的子图添加到隐藏状
浏览 4提问于2016-08-05得票数 1
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由于保留了一对运行平均值，比如梯度的均值/方差，我想知道它应该如何正确地处理重量衰减。我看到了两种实施方法。
grad =
浏览 8提问于2017-06-09得票数 24
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在tensorflow中，是否可以使用非光滑函数作为损失函数，例如分段(或如果-否则)？如果你不能，为什么你可以使用ReLU？在这个链接中，它说
例如，我们可能希望将日志丢失降到最低，但我们感兴趣的指标可能是F1评分，或者与Union评分的交集(这是不可区分的，因此不能用作损失)。这是否意味着“不可区分”，例如设定的问题？因为对于ReLU，在0点，它是不可
浏览 5提问于2016-11-22得票数 22
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我有一个外部函数，它接受y和y_prediction (矩阵格式)，并计算一个度量，该度量描述了预测的实际好坏。
不幸的是，度量不是简单的y- ypred或混淆矩阵，但仍然非常有用和重要。我如何使用这个为损失计算的数字或作为optimizer.minimize的参数？
浏览 1提问于2017-09-22得票数 0
我对机器学习和Python比较陌生。
我有一个系统，它由一个神经网络组成，它的输出被输入到一个未知的非线性函数F中，例如一些硬件。其思想是将神经网络训练为未知非线性函数F的逆F^(-1)，这意味着损失L是在F的输出处计算的，但是由于F的梯度不知道，反传播不能直接用于计算梯度和更新NN权值。在计算TensorFlow</e
浏览 2提问于2020-01-16得票数 1
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计算输出wrt的梯度权重
、、、、
从tensorflow模型开始，我希望能够检索输出相对于权重的梯度。反向传播的目的是计算损失wrt的梯度权值，为了做到这一点，在代码中一定要计算输出wrt的梯度权值。但我想知道如何使雅可比在API级别，有什么想法吗？我知道我们可以访问磁带，但我不知道用它做什么，实际上我不需要整个Jacobian，我</
浏览 4提问于2019-12-10得票数 2
我需要实现基于tensorflow框架的YOLOv2。首先，在我的网络设计中，每个单元有五个锚点和一个类(面)，因此网络最终输出具有n*c*h*w形状的4D张量。其次，YOLOv2采用多任务损失函数：
因此，我定义了以下函数来计算总损失：这个函数</e
浏览 8提问于2018-07-18得票数 0
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我在Python中为tensorflow使用keras。我有一个自定义的损失函数，它为批次中的每个样本返回一个数字(因此，长度=批次大小的向量)。我如何还可以指定自定义的减少方法，以将这些样本损失聚合为整个批次的单个损失？在自定义损失函数中包含此减少，并让此函数</e
浏览 28提问于2021-10-14得票数 0
在培训期间，我定期使用tensorflow示例do_eval()函数的修改版本对tensorflow网络进行评估。我的评估损失是：这会产生一个单一的标量损失值。我通过feed_dict在占位符中输入批处理真
浏览 1提问于2016-07-18得票数 5
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我想形象化CNN中给定的特征地图所学习到的模式(在本例中，我使用vgg16)。为此，我创建了一个随机图像，通过网络输入到所需的卷积层，选择特征映射并找到与输入相关的梯度。其想法是以这样一种方式改变输入，以最大限度地激活所需的功能映射。使用tensorflow 2.0，我有一个GradientTape，它跟踪函数，然后计算梯度，但是梯度</
浏览 0提问于2019-07-06得票数 9
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我在研究复杂值的神经网络。
当然，偏导数也是用Wirtinger微积分来计算的。tensorflow是这样的吗？或者它是以其他方式定义的？我找不到关于这个
浏览 2提问于2019-07-19得票数 5
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我正在读一本书(TensorFlow For Dummies，Matthew Scarpino)，这里说：但我在其他地方都没见过这样的说法。所以我想知道：
我们真的可以仅仅因为我们使用Ad
浏览 0提问于2019-02-16得票数 3
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我正在尝试在tensorflow中构建一个模型，同时我使用两个连续的模型。不幸的是，我不能将它们包含在一个模型中。第一个模型基本上是一个编码器，第二个模型返回我需要的值。out = Model_a(image_input)loss = f(value) 我可以使用给定的损失训练Model_b，但需要(Model_b<em
浏览 24提问于2019-09-17得票数 0
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我正在用以下规范训练拥抱脸xlnet大案例模型：args = TrainingArguments( f"xlnet-large-finetuned", evaluation_strategy = "epoch我将批处理大小减为1，清空了cuda缓存，并删除了gc中的所有变量，但我仍然得到了以下错误：RuntimeError: CUDA out of memory.See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
有没有办法，<
浏览 11提问于2022-07-24得票数 0
我一直在使用来自openopt的l优化器使用Tensorflow。很容易设置回调，以允许Tensorflow计算l-bfgs的梯度和损失评估，但是，我很难在训练过程中引入像退出这样的随机元素。在线性搜索过程中，loss对损失函数进行多次评估，而损失函数需要与先验梯度计算在同一网络上运行。但是，对于tf.nn.d
浏览 2提问于2016-05-04得票数 3
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我需要把预测放入一个复杂的函数中来计算损失。这意味着我不能用tensorflow算子建立损失函数，也不能从自动微分中求出梯度。
在我的训练步骤中，我想从有限差分中得到梯度。
浏览 0提问于2018-03-28得票数 0
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