tf.compat.v1.test.compute_gradient

Вычисляет и возвращает теоретический и числовой якобиан. (устарело)

tf.compat.v1.test.compute_gradient(
    x,
    x_shape,
    y,
    y_shape,
    x_init_value=None,
    delta=0.001,
    init_targets=None,
    extra_feed_dict=None
)

Если x или y комплексные, якобиан всё равно будет вещественным, но соответствующие размерности якобиана будут в два раза больше. Это требуется даже если как вход, так и выход комплексные, так как графы TensorFlow не обязательно голоморфны и могут иметь градиенты, не выражаемые комплексными числами. Например, если x комплексное с формой [m] и y комплексное с формой [n], каждый якобиан J будет иметь форму [m * 2, n * 2] с

J[:m, :n] = d(Re y)/d(Re x)
J[:m, n:] = d(Im y)/d(Re x)
J[m:, :n] = d(Re y)/d(Im x)
J[m:, n:] = d(Im y)/d(Im x)

Аргументы
`x`	тензор или список тензоров
`x_shape`	размерности x как кортеж или массив целых чисел. Если x – список, то это список форм.
`y`	тензор
`y_shape`	размерности y как кортеж или массив целых чисел.
`x_init_value`	(необязательно) массив NumPy той же формы, что и «x», представляющий начальное значение x. Если x – список, это должен быть список массивов NumPy. Если это None, функция выберет случайный тензор как начальное значение.
`delta`	(необязательно) величина возмущения.
`init_targets`	список целей для выполнения, чтобы инициализировать параметры модели.
`extra_feed_dict`	словарь, который позволяет фиксировать определённые значения тензора во время вычисления якобиана.

Возвращаемое значение
Два двумерных массива NumPy, представляющие теоретический и числовой якобиан для dy/dx. Каждый имеет «x_size» строк и «y_size» столбцов, где «x_size» — количество элементов в x, а «y_size» — количество элементов в y. Если x — список, возвращает список из двух массивов NumPy.

Возвращаемое значение

Два двумерных массива NumPy, представляющие теоретический и числовой якобиан для dy/dx. Каждый имеет «x_size» строк и «y_size» столбцов, где «x_size» — количество элементов в x, а «y_size» — количество элементов в y. Если x — список, возвращает список из двух массивов NumPy.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/test/compute_gradient