使用重写梯度的方法如下,主要是涉及到tf.RegisterGradient()和tf.get_default_graph().gradient_override_map(),前者注册新的梯度,后者重写图中具有名字name='Sign'的操作节点的梯度,用在新注册的QuantizeGrad替代。 #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.R...
参考:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/RegisterGradient 3.2 gradient_override_map tf.Graph.gradient_override_map(op_type_map):返回一个覆盖梯度函数的上下文管理器,此管理器用于覆盖ops的梯度函数。通过这个管理器,我们可以针对自定义operation,使用自己的gradient函数。例如 # 先注...
正如我在代码中注释的一样,gradient_override_map函数主要用于解决使用自己定义的函数方式来求梯度的问题,特别是在深度学习的二值化,无法对符号函数进行求导,需要使用straight through estimator (STE)求导。 gradient_override_map函数的参数值为一个字典。其表示的意思是:字典中value表示使用该值表示的函数代替key表示的...
使用重写梯度的方法如下,主要是涉及到tf.RegisterGradient()和tf.get_default_graph().gradient_override_map(),前者注册新的梯度,后者重写图中具有名字name='Sign'的操作节点的梯度,用在新注册的QuantizeGrad替代。 #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.Reg...
使用重写梯度的方法如下,主要是涉及到tf.RegisterGradient()和tf.get_default_graph().gradient_override_map(),前者注册新的梯度,后者重写图中具有名字name='Sign'的操作节点的梯度,用在新注册的QuantizeGrad替代。 #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....
grad_name= "FlipGradient%d" %self.num_calls @ops.RegisterGradient(grad_name)def _flip_gradients(op, grad): #grad为当前tensorflow中的默认真实梯度 return [tf.negative(grad) *l] g=tf.get_default_graph() with g.gradient_override_map({"Identity": grad_name}): ...
和tf.get_default_graph().gradient_override_map()替换掉相应的op的梯度 三、如何在Tensorflow实现梯度反转 有了上面的基础,实现梯度反转就非常简单了。主要有如下两个思路: (1)将需要梯度反转的input用tf.identity包起来,重写tf.identity的梯度函数,再对应位置替换即可 ...
Tensorflow gradient_override_map函数 、 有人能解释一下gradient_override_map函数在TensorFlow中的用法吗?我不能准确地理解它的用法。我认为代码的用法是: with G.gradient_override_map({"Floor": "Identity"}): return tf.reduce_mean(SomeVals) * SomeOtherVal 这里到底发生了什么?什么是Identity? 浏览7...
#Register the gradient with a unique idgrad_name="MyReluGrad_"+str(uuid.uuid4()) tf.RegisterGradient(grad_name)(_relu_grad_op) #Override the gradient of the custom opg=tf.get_default_graph()withg.gradient_override_map({"PyFunc": grad_name}): output=tf.py_func(_relu, [inputs], ...
g = tf.get_default_graph() with g.gradient_override_map({"PyFunc": grad_name}): output = tf.py_func(_relu, [inputs], tf.float32) return output 要验证梯度是否正确,可以使用 TensorFlow 的梯度检查器: x = tf.random_normal([10]) ...