在TensorFlow中,stop_gradient(而非stop_forward_pass)是一个用于控制梯度传播的操作。它允许你在计算图中指定某些节点的梯度不参与反向传播,这在某些特定的应用场景中非常有用。 基础概念 stop_gradient是一个TensorFlow操作,它创建一个与输入张量形状相同的张量,但在反向传播时,该张量的梯度被设置为零。这意味着在计...
TensorFlow函数: tf.stop_gradient 停止梯度计算。 在图形中执行时,此操作按原样输出其输入张量。 在构建计算梯度的操作时,这个操作会阻止将其输入的共享考虑在内。通常情况下,梯度生成器将操作添加到图形中,通过递归查找有助于其计算的输入来计算指定“损失”的导数。如果在图形中插入此操作,则它的输入将从梯度生成...
问tensorflow中的stop_gradientENTypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does ...
上周在实验室开荒某个代码,看到中间这么一段,对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉,特此周末进行重新并总结。 y = xx + K.stop_gradient(rounded - xx) 这代码最终调用位置在tensoflow.python.ops.gen_array_ops.stop_gradient(input, name=None),关于这段代码为什么这样写的意义在文末给出。 【stop_grad...
tensorflow之tf.stop_gradient 停止梯度计算。 当在一个图中执行时, 这个op按原样输出它的输入张量。 当构建ops来计算梯度时,该op会阻止将其输入贡献考虑在内。 参数: Input: 一个张量。 name: 操作的名称(可选) 返回值: 一个张量。具有与输入相同的类型。
但如果在 y 上加入 stop_gradient 后：with tensorflow.GradientTape() as tape: y = tensorflow....
2.2tf.stop_gradient() 我们还可以通过在某个变量外面包裹一层tf.stop_gradient()函数来达到冻结变量的目的。例如我们想冻结w1,可以写成这样: w1 = tf.stop_gradient(w1) 在后向传播时,w1的值就不会更新。下面说下优缺点。 优点:操作简单,针对想冻结的变量,添加上面这一行即可,而且相比于上一个方法,设置了...
2. stop_gradient法 对于自定义梯度,还有一种比较简洁的操作,就是利用tf.stop_gradient()函数,我们看下例子[1]: t = g(x) y = t + tf.stop_gradient(f(x) - t) 这里,我们本来的前向传递函数是f(x),但是想要在反向时传递的函数是g(x),因为在前向过程中,tf.stop_gradient()不起作用,因此+t和...
fc7 = tf.stop_gradient(fc7) # It's an identity function fc7_shape= fc7.get_shape().as_list() new_outputs=2 weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([fc7_shape[3], num_outputs], stddev=0.05)) biases = tf.Variable(tf.constant(0.05, shape=[num_outputs])) ...
g = tf.gradients(a + b, [a, b], stop_gradients=[a, b]) #梯度计算不再追溯a,b之前的变量 输出：In: sess.run(g)out:[1.0, 1.0]如果不设置stop_gradients参数则反向传播梯度计算将追溯到最开始的值a,输出结果为：In : sess.run(g)Out: [3.0, 1.0]1.2 optimizer.compute_gradients comp...