tf.test.compute_gradient

Вычисляет и возвращает теоретический и численный якобиан. (устарело)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.test.compute_gradient

tf.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 являются комплексными, якобиан всё равно будет вещественным, но соответствующие размерности якобиана будут в два раза больше. Это необходимо даже если и вход, и выход являются комплексными, поскольку графы TensorFlow не обязательно голоморфны и могут иметь градиенты, которые нельзя выразить комплексными числами. Например, если x является комплексным с формой [m] и y является комплексным 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 в виде кортежа или массива целых чисел. Если x является списком, это список форм.
`y`	тензор
`y_shape`	размерности y в виде кортежа или массива целых чисел.
`x_init_value`	(необязательно) массив NumPy той же формы, что и "x", представляющий начальное значение x. Если x является списком, это должен быть список массивов NumPy. Если это None, функция выберет случайный тензор в качестве начального значения.
`delta`	(необязательно) величина возмущения.
`init_targets`	список целей для выполнения, чтобы инициализировать параметры модели.
`extra_feed_dict`	словарь, который позволяет зафиксировать определённые значения тензора во время вычисления якобиана.

Возвращает
Два двумерных массива NumPy, представляющие теоретический и численный якобиан dy/dx. Каждый из них имеет "x_size" строк и "y_size" столбцов, где "x_size" — количество элементов в x, а "y_size" — количество элементов в y. Если x является списком, возвращает список из двух массивов NumPy.

Возвращает

Два двумерных массива NumPy, представляющие теоретический и численный якобиан dy/dx. Каждый из них имеет "x_size" строк и "y_size" столбцов, где "x_size" — количество элементов в x, а "y_size" — количество элементов в y. Если x является списком, возвращает список из двух массивов NumPy.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/test/compute_gradient