1回答
我写了一些代码，在tensorflow中对马尔可夫随机场进行变分推断。但它并不是很有效，因为渐变不存在，或者其他什么，所以它不会更新参数，希望能得到帮助。我的代码如下：import numpy as np#create data
File "/home/cameron/anaco
浏览 5提问于2018-01-09得票数 0
对于tensorflow是使用自动区分还是符号区分，我还没有找到明确的说法。
我浏览了一下tensorflow ，他们提到了自动渐变，但不清楚它们是否只是指符号渐变，因为他们也提到它具有这种功能。
浏览 2提问于2016-04-02得票数 34
1回答
我想在tensorflow中定义一个基于直方图的丢失函数，但这需要直方图函数来支持渐变，但情况并非如此。例如，使用tf.histogram_fixed_width我得到了一个错误“没有为任何变量提供梯度，检查您的图形中不支持渐变的操作”。因此，我正在寻找一个工作，或一个替代的函数，以计算直方图在tensorflow，支持梯度。
浏览 0提问于2019-06-08得票数 3
我想在TensorFlow中构建分类器时，使用带有动量的梯度下降(跟踪以前的梯度)。所以我不想使用tensorflow.train.GradientDescentOptimizer，但我想使用tensorflow.gradients来计算梯度，跟踪以前的梯度，并根据它们更新权重。我如何在TensorFlow中做到这一点？
浏览 16提问于2016-08-26得票数 5
我可以很容易地测试前向传递是否有效，并且它是有意义的，但是我如何知道它在学习过程中仍然有效，当它必须进行反向传播时？我可以安全地假设一切都会好起来，因为我在前传中得到的结果是有意义的吗？然而，尽管这将需要相当长的时间，网络可能会在其他层中学习，而在我的自定义层中，它可能不会很好地工作。 总而言之，有没有什么方法可以让我看到反向传播工作得很好，并且在这一层的学习过程中不会有任何问题？
浏览 10提问于2019-05-24得票数 0
为了节省内存，TensorFlow 2.0是否支持使用“在渐变过程中重新计算”的方式进行计算？TensorFlow 1.x有tf.contrib.layers.recompute_grad，但contrib在TF2.0中消失了，看起来没有人移动recompute_grad。
浏览 23提问于2019-04-04得票数 2
在Tensorflow中，很难判断一个函数是否可微。例如，tf.argmax是不可微的。我想知道有没有什么文档可以说明哪些操作是可微分的？
浏览 2提问于2016-10-04得票数 3
嗨，我正在遵循的官方tensorflow示例，在java中构造我的计算图，而不是使用用python构建的计算图。我看到他们构造了一个用于图像预处理的图形，这不需要任何回推。
浏览 0提问于2018-04-04得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个标准的TensorFlow操作链，我需要为整个链指定一个自定义渐变。
假设在下面的示例中，这些操作被分组到一个Python函数中：'my_op‘。我要做的是为'my_op‘指定一个自定义渐变。我看过RegisterGradient、gradient_override_map和tf.Graph.create_op，但我找不到任何简单的示例来说明如何使用它们为一组操作定义自定义渐变，而无需在C++中重写完整的操作链。import numpy as
浏览 17提问于2016-07-28得票数 3
解决了！ 我重现了一个简单的例子。 data = tf.keras.Input(shape=(None, 114)) inputs=[data], name="SDF_Model"
浏览 22提问于2020-12-24得票数 0
1回答
我试着做梯度下降来计算三阶张量的CP分解。我正在使用tensorly，而且我还是个初学者。我不知道如何计算梯度。 到目前为止，我们所掌握的是： def CP_GD(T, rank, epsilon=1e-5,max_iters=100,lr=1e-2,verbose=True,errors_at_iterations=[]): dim2= T.shape[1] A= tl.tensor(np.random.normal(0,1,[dim
浏览 22提问于2020-03-28得票数 0
1回答
我最近读了一段Pytorch代码，遇到了loss.backward()和optimizer.step()函数，有没有类似于使用tensorflow/keras的函数呢？
浏览 2提问于2020-05-05得票数 6
我尝试在Tensorflow隐私中运行mnist_dpsgd_tutorial.py，并检查渐变的维数。我认为梯度是用dp_optimizer计算的。有没有检查和操作梯度的方法？
浏览 4提问于2022-03-03得票数 0
我正在尝试在Tensorflow中构建一个多标签二进制分类模型。该模型在两层之间有一个tf.math.reduce_max运算符(它不是Max池化，它用于不同的目的)。 并且类的数量是3。该模型似乎没有学习到任何东西，并且正在进行随机预测，这让我认为使用tf.math.reduce_max函数可能会导致问题。 然而，我在网上看到torch.max函数允许通过它反向传播渐变。当我检查Tensorboard中的图形时，我看到该图形在tf.math.reduce_max操作符处显示为未连接。那么，这个运算符允许
浏览 90提问于2020-07-03得票数 2
回答已采纳
import tensorflow as tf if i==0:
j = tf.gradients(tf.reshapeX_p = tf.placeholder(shape=[28, 28, 1], dtype=tf.float32) 然而，我现在使用的是TensorFlow2.0，我不能使用tf.Gra
浏览 21提问于2020-04-08得票数 0
我知道Tensorflow是用C++引擎编写的，但在我的安装目录(我是通过pip安装的)中没有找到任何C++源代码。当我检查python代码时，我感觉到python级别只是一个包装器，其中并没有展示算法的本质。例如，在tensorflow/python/ops/gradients.py中，gradients()函数调用python_grad_func()来计算渐变，这是DeFun的一个类方法。我的问题是，Tensorflow</em
浏览 0提问于2016-12-09得票数 1
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
腾讯云开发者
