Tensorflow :: ops :: IdentitätN

#include <array_ops.h>

Gibt eine Liste von Tensoren mit denselben Formen und Inhalten wie die Eingabe zurück.

Zusammenfassung

Tensoren.

Diese Operation kann verwendet werden, um den Gradienten für komplizierte Funktionen zu überschreiben. Angenommen, y = f (x) und wir möchten eine benutzerdefinierte Funktion g für backprop anwenden, so dass dx = g (dy). In Python

with tf.get_default_graph().gradient_override_map(
    {'IdentityN': 'OverrideGradientWithG'}):
  y, _ = identity_n([f(x), x])

.RegisterGradient('OverrideGradientWithG')
def ApplyG(op, dy, _):
  return [None, g(dy)]  # Do not backprop to f(x).

Argumente:

• scope: Ein Scope- Objekt

Kehrt zurück:

• OutputList : Der Ausgangstensor.

Konstruktoren und Destruktoren
IdentityN (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList input)

Öffentliche Attribute
operation	Operation
output	:: tensorflow::OutputList

Öffentliche Funktionen
operator[] (size_t index) const	:: tensorflow::Output

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

Ausgabe

::tensorflow::OutputList output

Öffentliche Funktionen

IdentitätN

 IdentityN(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList input
)

Operator[]

::tensorflow::Output operator[](
  size_t index
) const