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为操作编写基于Python的自定义渐变函数?(没有C ++实现)

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为操作编写基于Python的自定义渐变函数?(没有C ++实现)

请注意python_grad_func需要与ops.RegisterGradient(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/framework/function.py#L349)相同的接口。

这是修改后的代码示例:

def my_op_grad(op, grad): ### instead of my_op_grad(x)          return tf.sigmoid(op.inputs[0])@function.Defun(a=tf.float32, python_grad_func=my_op_grad) def my_op(a):      return tf.identity(a)def main(unused_argv):  a = tf.Variable(tf.constant([-5., 4., -3., 2., 1.], dtype=tf.float32))sess = tf.Session()       sess.run(tf.initialize_all_variables())  a = tf.identity(a) #workaround for bug github.com/tensorflow/tensorflow/issues/3710  grad = tf.gradients(my_op(a), [a])[0]result = sess.run(grad)  print(result)  sess.close()

输出:

[ 0.00669286  0.98201376  0.04742587  0.88079709  0.7310586 ]


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