tf.compat.v1.test.compute_gradient_error

Вычисляет ошибку градиента. (устарело)

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

Вычисляет максимальную ошибку для dy/dx между вычисленным Якобианом и численно оценённым Якобианом.

Эта функция будет изменять переданные тензоры, поскольку она добавляет больше операций, и тем самым меняет потребителей операций входных тензоров.

Эта функция добавляет операции в текущую сессию. Чтобы вычислить ошибку с использованием конкретного устройства, такого как GPU, используйте стандартные методы для установки устройства (например, с помощью sess.graph.device() или установки функции устройства в конструкторе сессии).

Аргументы
`x`	тензор или список тензоров
`x_shape`	размерности x в виде кортежа или массива целых чисел. Если x — список, то это список форм.
`y`	тензор
`y_shape`	размерности y в виде кортежа или массива целых чисел.
`delta`	(необязательно) величина возмущения.
`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 в качестве начального значения.
`init_targets`	список целей для выполнения для инициализации параметров модели.
`extra_feed_dict`	словарь, позволяющий зафиксировать указанные значения тензоров во время вычисления Якобиана.

Возвращаемые значения
Максимальная ошибка между двумя Якобианами.

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/test/compute_gradient_error