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TensorFlow Autodiff自动微分

with tf.GradientTape(persistent=True) as tape: z1 = f(w1, w2 + 2.) z2 = f(w1, w2 + 5.) z3 = f(w1, w2 + 7.) z = [z1,z3,z3] [tape.gradient(z, [w1, w2]) for z in (z1, z2, z3)] 输出结果 [[<tf.Tensor: id=56906, shape=(), dtype=float32, numpy=40

python-在Tensorflow中将自定义渐变定义为类方法

我需要将方法定义为自定义渐变,如下所示： class CustGradClass: def __init__(self): pass @tf.custom_gradient def f(self,x): fx = x def grad(dy): return dy * 1 return fx, grad 我收到以下错误： ValueError: Attempt to

[ceres-solver] AutoDiff

本文的目的是解析 ceres-solver AutoDiff 的实现，说明它是一种类似于 matlab 符号运算的方法。 ceres-solver 使用 ceres::CostFunction 作为计算误差与雅克比的结构。ceres::CostFunction 是一个纯虚类，用户代码继承这个类，并通过实现其纯虚方法 bool Evaluate(double const* const*

python – 如何判断tf op是否有渐变？

我有兴趣在tensorflow中使用SparseTensor,但是,我经常得到 LookupError: No gradient defined for operation … 显然,对于稀疏张量的许多操作,没有定义梯度计算.在实际编写和运行我的代码之前,有没有简单的方法来检查op是否具有渐变？解决方法:tensorflow.python.framework.ops中