tensor akışı:: işlem:: KimlikN

#include <array_ops.h>

Girişle aynı şekil ve içeriğe sahip tensörlerin listesini döndürür.

Özet

tensörler.

Bu işlem, karmaşık işlevler için degradeyi geçersiz kılmak için kullanılabilir. Örneğin, y = f(x) olduğunu varsayalım ve backprop için dx = g(dy) şeklinde özel bir g fonksiyonu uygulamak istiyoruz. Python'da,

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).

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi

İade:

• OutputList : Çıkış tensörü.

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

Genel özellikler
operation	Operation
output	:: tensorflow::OutputList

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

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

çıktı

::tensorflow::OutputList output

Kamu işlevleri

KimlikN

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

operatör[]

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