جریان تنسور:: عملیات:: IdentityN
#include <array_ops.h>
فهرستی از تانسورها را با اشکال و محتویات مشابه ورودی برمیگرداند.
خلاصه
تانسورها
این عملیات می تواند برای نادیده گرفتن گرادیان برای توابع پیچیده استفاده شود. به عنوان مثال، فرض کنید y = f(x) و ما می خواهیم یک تابع سفارشی g را برای backprop اعمال کنیم به طوری که dx = g(dy). در پایتون،
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).
استدلال ها:
- scope: یک شی Scope
برمیگرداند:
-
OutputList
: تانسور خروجی.
سازندگان و ویرانگرها | |
---|---|
IdentityN (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList input) |
صفات عمومی | |
---|---|
operation | |
output |
توابع عمومی | |
---|---|
operator[] (size_t index) const |
صفات عمومی
عملیات
Operation operation
خروجی
::tensorflow::OutputList output
توابع عمومی
IdentityN
IdentityN( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::InputList input )
اپراتور[]
::tensorflow::Output operator[]( size_t index ) const
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-25 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-25 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],null,["# tensorflow::ops::IdentityN Class Reference\n\ntensorflow::ops::IdentityN\n==========================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nReturns a list of tensors with the same shapes and contents as the input.\n\nSummary\n-------\n\ntensors.\n\nThis op can be used to override the gradient for complicated functions. For example, suppose y = f(x) and we wish to apply a custom function g for backprop such that dx = g(dy). In Python,\n\n\n```scdoc\nwith tf.get_default_graph().gradient_override_map(\n {'IdentityN': 'OverrideGradientWithG'}):\n y, _ = identity_n([f(x), x])\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gas\n.RegisterGradient('OverrideGradientWithG')\ndef ApplyG(op, dy, _):\n return [None, g(dy)] # Do not backprop to f(x).\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- `OutputList`: The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [IdentityN](#classtensorflow_1_1ops_1_1_identity_n_1a6643cba5b78cac36cc7b45f5e6ac03be)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` input)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_identity_n_1aab1042fbd2a1eb89667e580c77cda3db) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_identity_n_1adcada4788c180a31ade058caf543a8ce) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.0/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operator[]](#classtensorflow_1_1ops_1_1_identity_n_1ab03e879700560bb229b66d06d1bccc71)`(size_t index) const ` | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::OutputList output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### IdentityN\n\n```gdscript\n IdentityN(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::InputList input\n)\n``` \n\n### operator\\[\\]\n\n```gdscript\n::tensorflow::Output operator[](\n size_t index\n) const \n```"]]