تدفق التوتر:: العمليات:: الهوية ن
#include <array_ops.h>
تقوم بإرجاع قائمة من الموترات بنفس الأشكال والمحتويات مثل الإدخال.
ملخص
الموترات.
يمكن استخدام هذا المرجع لتجاوز التدرج للوظائف المعقدة. على سبيل المثال، لنفترض أن y = f(x) ونرغب في تطبيق دالة مخصصة g للدعامة الخلفية بحيث يكون dx = g(dy). في بايثون،
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).
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
العوائد:
-
OutputList
: موتر الإخراج.
البنائين والمدمرين | |
---|---|
IdentityN (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList input) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation | |
output |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator[] (size_t index) const |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::OutputList output
الوظائف العامة
الهوية ن
IdentityN( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::InputList input )
عامل التشغيل[]
::tensorflow::Output operator[]( size_t index ) const
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],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/r2.2/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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.2/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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_identity_n_1adcada4788c180a31ade058caf543a8ce) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.2/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/r2.2/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```"]]