tf.raw_ops.TensorArrayGradV3

Создает TensorArray для хранения градиентов значений в указанном дескрипторе.

tf.raw_ops.TensorArrayGradV3(
    handle, flow_in, source, name=None
)

Если указанный градиент TensorArray уже существует, возвращается ссылка на него.

Фиксирует размер исходного TensorArray, отключая флаг динамического размера.

Примечание о входном flow_in:

Дескриптор flow_in гарантирует, что поиск градиента будет выполнен только после выполнения определенных других операций. Например, если размер прямого TensorArray задается динамически, записи в этот TensorArray могут изменять размер объекта. Размер градиентного TensorArray задается статически на основе размера прямого TensorArray на момент выполнения этой операции. Кроме того, этот вызов фиксирует размер прямого TensorArray. Поэтому поток используется для гарантии того, что вызов создания градиентного TensorArray произойдет только после выполнения всех операций записи.

В случае TensorArray с динамическим размером вычисление градиента следует выполнять только для операций чтения, связанных между собой посредством потока так, чтобы они происходили лишь после выполнения всех операций записи. Это гарантирует, что при вызове этой операции будет известен окончательный размер прямого TensorArray.

Примечание об атрибуте source:

Вызовы градиента TensorArray используют объект TensorArray-аккумулятор. Если в одном сеансе вычисляется и выполняется несколько градиентов, узлы нескольких градиентов могут случайно использовать один и тот же TensorArray-аккумулятор. Это приводит к двойному подсчету и обычно нарушает поток градиента TensorArray.

Решение состоит в том, чтобы определить, для какого именно вызова градиента выполняется вычисление градиента этого TensorArray. Для этого из имени входного тензора градиента извлекается уникальная строка (например, "gradients", "gradients_1", ...). Эта строка используется здесь как суффикс при создании объекта градиентного TensorArray (атрибут source).

Атрибут source добавляется как суффикс к имени прямого TensorArray при создании и поиске, чтобы для каждого отдельного вычисления градиента создавался собственный TensorArray-аккумулятор.