首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

tensorflow自定义op:梯度

tensorflow自定义op,梯度 tensorflow 是 自动微分,但是如果你不给它定义微分方程的话,它啥也干不了 在使用 tensorflow 时候,有时不可避免会需要自定义 op,官方文档对于...1.使用python定义op梯度 第一个例子: from tensorflow.python.framework import ops from tensorflow.python.ops import...(op, grad),第一个用来接收 要计算梯度 op,第二个用来接收 上一层传回来梯度。...梯度计算函数中 操作 依旧是 tensorflow 已有的操作,如果 tensorflow 没有想要操作,应该怎么办?...op.outputs[j],可以获取 op 第 i 个输出。 roi 梯度核心还是 roi_pool_grad 计算,这个 op 不是 tensorflow本身自带,而是后期注册

2.3K70

Tensorflow梯度裁剪

本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)方法及其作用,不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用,比如博主最最近训练 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题,而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁,所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。... 值,若 LNorm <= clip_norm 不做处理,否则计算缩放因子 scale_factor = clip_norm/LNorm ,然后令原来梯度乘上这个缩放因子。...关于 gradient clipping 作用可更直观地参考下面的图,没有 gradient clipping 时,若梯度过大优化算法会越过最优点。?...而在一些框架中,设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置,如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer

2.7K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Tensorflow梯度裁剪实现示例

tensorflow梯度计算和更新 为了解决深度学习中常见梯度消失(gradient explosion)和梯度爆炸(gradients vanishing)问题,tensorflow中所有的优化器...apply_gradients( grads_and_vars, global_step=None, name=None ) 梯度裁剪(Gradient Clipping) tensorflow...最终,梯度裁剪方式为 ? 可知,如果clip_norm global_norm, 则不对梯度进行裁剪,否则对梯度进行缩放。...math_ops.minimum( 1.0 / use_norm, constant_op.constant(1.0, dtype=use_norm.dtype) / clip_norm) 方法返回值为裁剪后梯度列表...到此这篇关于Tensorflow梯度裁剪实现示例文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow 梯度裁剪内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

75120

用有趣方式解释梯度下降算法

在多元微积分领域,函数梯度指的是函数最陡增长方向,沿着其相反方向,函数值下降最快,梯度向量长度代表了最陡斜坡到底有多陡峭。 ?...让函数值最小算法其实就是先计算梯度,在按反方向走一小步,然后循环。处理13000个输入函数也是这个道理。 ? 只是把这些权重、偏置都放在一个列向量中,代价函数梯度也是一个向量。...负梯度指出了在这个函数输入空间内,具体如何改变每一项参数,才能让让代价函数值下降最快。 ?...代价函数有必要是平滑,这样我们才可以挪动以找到全局最小值,这也就是为什么人工神经元激活值是连续。 到这里,我们终于引出了梯度下降法定义: ?...负梯度内每一项值正负号告诉我们输入向量对应该调大还是调小,每一项相对大小也告诉了我们哪个值影响更大,改变哪个参数值,性价比最高。 ?

54910

TensorFlow从1到2 - 2 - 消失梯度

真正问题不在“深度”本身,而是由梯度下降算法所指导训练过程,容易遭遇梯度消失问题(Vanishing Gradient Problem),以及与之成对存在梯度爆炸问题(Exploding Gradient...这将导致靠前面的神经元层梯度不稳定——容易过小或者过大,从而产生梯度消失或梯度爆炸。 以梯度消失为例。...梯度爆炸 梯度爆炸问题,效果与梯度消失恰恰相反——越靠前隐藏层梯度越大。 一个简单解释是:训练过程中随着权重w不断更新,分布不再服从初始化时N(0, 1)。...总的来说,不管是梯度消失还是梯度爆炸,深度网络中靠近输入层神经元,其梯度内在结构“不稳定”是学习困难根本原因。...这或许是基于梯度下降训练全连接网络宿命。

1.2K60

梯度下降可视化解释(Adam,AdaGrad,Momentum,RMSProp)

本文引用了大量资源来解释各种梯度下降法(gradient descents),直观地介绍了这些方法是如何工作。...左坑是全局极小值,右坑是局部极小值 在这篇文章中,我用了大量资源来解释各种梯度下降法(gradient descents),想直观地介绍一下这些方法是如何工作。...基本梯度下降算法遵循思想是,梯度相反方向指向较低区域。所以它在梯度相反方向迭代。...原版梯度下降法之所以叫原版,是因为它只按照梯度来执行。下面的方法对梯度进行一些额外处理,使其更快、更好。 动量(Momentum) ? 带有动量梯度下降算法(简称动量)借鉴了物理学思想。...总之,梯度下降法算法是一类通过梯度来寻找函数最小点算法。原版梯度下降只遵循梯度(按学习速率进行调整)。改善梯度下降法两个常用工具是梯度之和(一阶矩)和梯度平方之和(二阶矩)。

1.6K50

梯度下降可视化解释(Adam,AdaGrad,Momentum,RMSProp)

本文用了大量资源来解释各种梯度下降法(gradient descents),想给大家直观地介绍一下这些方法是如何工作。 一图胜千言,什么?还是动画,那就更棒啦!...左坑是全局极小值,右坑是局部极小值 在这篇文章中,我用了大量资源来解释各种梯度下降法(gradient descents),想直观地介绍一下这些方法是如何工作。...基本梯度下降算法遵循思想是,梯度相反方向指向较低区域。所以它在梯度相反方向迭代。...总之,梯度下降法算法是一类通过梯度来寻找函数最小点算法。原版梯度下降只遵循梯度(按学习速率进行调整)。改善梯度下降法两个常用工具是梯度之和(一阶矩)和梯度平方之和(二阶矩)。...学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套!

61320

【最新TensorFlow1.4.0教程02】利用Eager Execution 自定义操作和梯度 (可在 GPU 运行)

专知为大家推出TensorFlow 1.4系列教程: 01:动态图机制Eager Execution 02: 利用 Eager Execution 自定义操作和梯度 (可在 GPU 上运行) 待定 使用...Eager Execution自定义操作及其梯度函数 在老版本TensorFlow中,编写自定义操作及其梯度非常麻烦,而且像编写能在GPU上运行操作和梯度需要用C++编写。...TensorFlow 1.4中Eager Execution特性引入,使得自定义操作和梯度变得非常简单。...下面的例子是我用TensorFlow 1.4Eager Execution特性编写Softmax激活函数及其梯度,这个自定义操作可以像老版本中tf.nn.softmax操作一样使用,并且在梯度下降时可以使用自定义梯度函数...tfe.enable_eager_execution() # 展示信息间隔 verbose_interval = 500 # 加了注解之后,可以自定义梯度,如果不加注解,tf会自动计算梯度 #

1.6K60

解析Tensorflow之MNIST使用

,我们逐一解释一下: x(图片特征值):这里使用了一个28*28=784列数据来表示一个图片构成,也就是说,每一个点都是这个图片一个特征,这个其实比较好理解,因为每一个点都会对图片样子和表达含义有影响...1 0 0 0] 再下面两行代码是损失函数(交叉熵)和梯度下降算法,通过不断调整权重和偏置量值,来逐步减小根据计算预测结果和提供真实结果之间差异,以达到训练模型目的。...这个时候我们可能想看看到底是什么图片让预测不准。...总体来说,只有92%准确率,还是比较低,后续会解析一下比较适合识别图片卷积神经网络,准确率可以达到99%以上。...Tensorflow之MNIST使用文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow MNIST内容请搜索ZaLou.Cn

33820

【综述专栏】可解释人工智能中基于梯度特征归因

考虑到神经网络在AI研究中流行,我们将关注范围缩窄到XAI研究一个特定领域:基于梯度解释,这可以直接用于神经网络模型。...这种对特定子领域欠充分探索激励我们全面概述基于梯度解释最新进展。先前综述旨在帮助从业者快速掌握XAI各个方面,而我们综述文章深入探讨了基于梯度解释方法算法细节。...神经网络无缝集成。神经网络在各个领域获得了极大流行度和令人印象深刻性能。在模型训练后,可以通过反向传播轻松获得梯度。因此,基于梯度解释能够直接解释神经网络,无需对模型本身进行任何更改。...由于缺乏真实基准,特征归因方法可能会产生不同解释,这导致了确定哪个解释更可信挑战。基于梯度解释是有意设计来满足某些公理化原则,例如敏感性和完整性,确保产生合理且期望解释。...我们总结了XAI中一般研究挑战以及基于梯度解释特有的特定挑战,这些挑战可能会滋养并为未来工作中潜在改进奠定基础。

17610

Python中 __init__通俗解释是什么

可能大家常常会在面向对象编程中看到__init__,而且几乎每个类中都会有,它作用都是是什么呢? 要想明白__init__,你首先要弄清楚面向对象是什么?...可能你又会问实例对象是什么?其实我们可以把类比作一张建筑图纸,而实例对象是建造房子,房子所有功能都是根据图纸来设计。...理解__init__函数需要搞清楚以下三点: ❝1、带有两个下划线开头函数是声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问 2、init函数(方法)支持带参数初始化 ,也可为声明该类属性 3...顾名思义,就像房子必须有地基、框架、大梁一样,是房子基础,实例对象也需要有的构造基础,这就是构造函数作用,给实例对象最原始属性。...所以综上,构造方法__init__用于创建实例对象时使用,每当创建一个类实例对象时,Python 解释器都会自动调用它,用来初始化对象某些属性。

58330

Tensorflow word2vec 详细解释:basic篇

我们希望词义相近两个单词,在映射之后依然保持相近,词义很远单词直接则保持很远映射距离。...[1502096487144_1991_1502096642410.png] 然后我们需要对批数据中单词建立嵌套向量,TensorFlow提供了方便工具函数。...[1502096517000_9983_1502096672028.png] 我们对损失函数建立了图形节点,然后我们需要计算相应梯度和更新参数节点,比如说在这里我们会使用随机梯度下降法,TensorFlow...这里再整理出其他同学关于 NCE LOSS 源码理解,下面就是一段 NCE LOSS 实现代码,但不得而知 Tensorflow 是否使用该NCE LOSS实现。...这是根据训练方式所决定,因为向量长度与分类无关。

2.8K40

解析Tensorflow官方PTB模型demo

01 seq2seq代码案例解读 RNN 模型作为一个可以学习时间序列模型被认为是深度学习中比较重要一类模型。在Tensorflow官方教程中,有两个与之相关模型被实现出来。...第二个模型则是较为实用英语法语翻译器。 在这篇博客里,我会主要针对第一个模型代码进行解析。在之后随笔里我会进而解析英语法语翻译器机能。...learning rate来起始梯度下降优化器。...但我有意留下了一个最为关键部分没有解释,即variable_scope以及reuse_variable函数。 该类函数有什么特殊意义呢?我们这里先卖个关子,下面的内容会就这个问题深入探究。...这些函数浅显易懂,就不在这里解释了。之后,官方代码设计了小模型(原论文中没有regularized模型)外,还原了论文里中等模型以及大模型。

1.2K80

Spring Bean解析和加载详细解释

Context 提供了类似JNDI注册器框架, ApplicationContext 接口是Context关键 EL 用于运行时查询和操作 beans 解析 读取Beans spring自定义资源加载类...this.reader.loadBeanDefinitions(resource); 来进行加载Bean 注意:在调用加载资源文件前会先调用 ignore BeanNameAware 接口, BeanNameAware 接口是什么呢...bean 标签解析 提取元素中id以及name属性 进一步解析其他属性封装 GenericBeanDefinition中,没有name生成name spring配置信息主要以map形式进行保存 3...只是子类实现,大部分保存在 AbstractBeanDefinition 中 注册解析 Bean Definition 解析Bean进行注册主要分为 通过beanName进行注册,通过别名进行注册两种方式...递归调用解析程序 嵌入式beans标签解析 bean 加载 转换为对应beanName 传入参数可能为alias或者FactoryBean ,返回别名指向最终beanName 2.尝试从缓存中加载单例

45210

解析Tensorflow官方PTB模型demo

第二个模型则是较为实用英语法语翻译器。在这篇博客里,我会主要针对第一个模型代码进行解析。在之后随笔里我会进而解析英语法语翻译器机能。...代码解析: 代码可以在github找到,这里先放上代码地址。...该类init函数为多层LSTM语言模型架构,代码如下: ? 上面的代码注释已就框架进行了解释。...但我有意留下了一个最为关键部分没有解释,即variable_scope以及reuse_variable函数。该类函数有什么特殊意义呢?我们这里先卖个关子,下面的内容会就这个问题深入探究。...这些函数浅显易懂,就不在这里解释了。 之后,官方代码设计了小模型(原论文中没有regularized模型)外,还原了论文里中等模型以及大模型。

84280

神经网络可解释另一种方法:积分梯度,解决梯度饱和缺陷

今天介绍一种特定神经网络可解释性方法 -- 积分梯度法 (Integrated Gradient)。...本人非常好奇这种可解释性方法为何突然蹿红,故进行调查。 这种方法提出是为了解决传统基于梯度解释性方法一个缺陷 -- 梯度饱和。...至于说究竟哪种基线图片最好,Distill 文章没有下结论,只是声称可解释性本身没有很好判断标准,即便是人眼,也很难说明孰好孰坏。...除了积分梯度法,DeepLift 方法也使用了基线图片来量化可解释性。DeepLift 使用类似层间相关性传递算法(LRP),把重要性从输出一层层传递到输入。...总结 直接使用输出对输入梯度作为特征重要性会遇到梯度饱和问题。积分梯度法从通过对梯度沿不同路径积分,期望得到非饱和区非零梯度对决策重要性贡献。原始积分梯度法使用纯黑图片,噪声图片作为积分基线。

72540

TensorFlow从1到2 | 第一章 消失梯度

上一主题 《TensorFlow从0到1》介绍了人工神经网络基本概念与其TensorFlow实现,主要基于浅层网络架构,即只包含一个隐藏层全连接(FC,Full Connected)网络。...本篇解释“深度”含义,并引出在纵向扩展神经网络时所遇到一个障碍——消失梯度问题(Vanishing Gradient Problem)。 ?...它神秘,并不在于打不开、看不到,而是学习过程不可控,识别原理不可解释。 以一个全连接网络为例。...理解机器视角下层次化概念意义深远,一旦可以充分解释,人类就可以向机器请教,从而照亮思维盲区。...以下图中网络为例来解释梯度消失问题。 ? 假设我们能抽出由蓝色神经元构成前馈路径,形成一个每层只有一个神经元多层网络,尝试获得损失C对第一层神经元偏置b1梯度

87250
领券