tensorflow::ops::TensorArrayGrad

#include <data_flow_ops.h>

Verilen referans noktasındaki değerlerin gradyanlarını depolamak için bir TensorArray oluşturur.

Özet

Verilen TensorArray gradyanı zaten mevcutsa, ona bir referans döndürür.

Orijinal TensorArray'in boyutunu, dinamik boyut bayrağını devre dışı bırakarak kilitler.

Giriş akışıyla ilgili bir not:

`flow_in` işleyicisi, gradyan arama işleminin yalnızca belirli diğer işlemler gerçekleştikten sonra yapılmasını sağlar. Örneğin, ileri TensorArray dinamik olarak boyutlandırıldığında, bu TensorArray'e yapılan yazma işlemleri nesnenin boyutunu değiştirebilir. Bu işlem yürütüldüğünde, gradyan TensorArray'in boyutu, ileri TensorArray'in boyutuna göre statik olarak boyutlandırılır. Ayrıca, ileri TensorArray'in boyutu bu çağrı ile dondurulur. Sonuç olarak, bu akış, gradyan TensorArray'i oluşturma çağrısının yalnızca tüm yazma işlemleri yürütüldükten sonra gerçekleşmesini sağlamak için kullanılır.

Dinamik boyutlu TensorArray'ler söz konusu olduğunda, gradyan hesaplaması yalnızca tüm yazma işlemleri tamamlandıktan sonra gerçekleşecek şekilde akış yoluyla zincirlenmiş okuma işlemlerinde yapılmalıdır. Bu sayede, bu işlem çağrıldığında ileriye dönük TensorArray'in nihai boyutu bilinir.

Kaynak özniteliğiyle ilgili bir not:

TensorArray gradyan çağrıları, bir biriktirici TensorArray nesnesi kullanır. Aynı oturumda birden fazla gradyan hesaplanıp çalıştırılırsa, birden fazla gradyan düğümü yanlışlıkla aynı biriktirici TensorArray'den geçebilir. Bu durum çift sayıma yol açar ve genellikle TensorArray gradyan akışını bozar.

Çözüm, bu belirli TensorArray gradyanının hangi gradyan çağrısında kullanıldığını belirlemektir. Bu, giriş gradyan Tensor'unun adından benzersiz bir dize (örneğin "gradients", "gradients_1", ...) tanımlanarak gerçekleştirilir. Bu dize, burada TensorArray gradyan nesnesi oluşturulurken sonek olarak kullanılır (kaynak source ).

Oluşturma/arama işlemi sırasında, ileriye dönük TensorArray'in adına kaynak source sonek olarak eklenir, böylece her ayrı gradyan hesaplaması kendi TensorArray biriktiricisine sahip olur.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • handle: İleri TensorArray'e ait tanıtıcı.
  • flow_in: İşlemlerin doğru şekilde zincirlenmesini sağlayan kayan noktalı bir skalar değer.
  • Kaynak: Hangi gradyan TensorArray'inin döndürüleceğine karar vermek için kullanılan gradyan kaynak dizesi.

İadeler:

Yapıcılar ve Yıkıcılar

TensorArrayGrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input handle, :: tensorflow::Input flow_in, StringPiece source)

Genel özellikler

flow_out
grad_handle
operation

Genel özellikler

akış_çıkış 

::tensorflow::Output flow_out

grad_handle 

::tensorflow::Output grad_handle

operasyon 

Operation operation

Kamusal işlevler

TensorArrayGrad 

 TensorArrayGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input handle,
  ::tensorflow::Input flow_in,
  StringPiece source
)