DDR爱好者之家

tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码
站长资源 2024/11/25 佚名
21 1538
DDR爱好者之家 Design By 杰米

以sign函数为例：

tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码

sign函数可以对数值进行二值化，但在梯度反向传播是不好处理，一般采用一个近似函数的梯度作为代替，如上图的Htanh。在[-1,1]直接梯度为1，其他为0。

#使用修饰器，建立梯度反向传播函数。其中op.input包含输入值、输出值，grad包含上层传来的梯度
@tf.RegisterGradient("QuantizeGrad")
def sign_grad(op, grad):
 input = op.inputs[0]
 cond = (input>=-1)&(input<=1)
 zeros = tf.zeros_like(grad)
 return tf.where(cond, grad, zeros)
 
#使用with上下文管理器覆盖原始的sign梯度函数
def binary(input):
 x = input
 with tf.get_default_graph().gradient_override_map({"Sign":'QuantizeGrad'}):
  x = tf.sign(x)
 return x
 
#使用
x = binary(x)

以上这篇tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
DDR爱好者之家 Design By 杰米
ddrfans.com DDR爱好者之家
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
70,141收录资讯

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网
DDR爱好者之家 Design By 杰米