工作中遇到的一些问题

最新推荐文章于 2024-10-17 22:02:05 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-17 22:02:05 发布 · 315 阅读 · 0 ·
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本文主要介绍了TensorFlow中tf.custom_gradient的使用方法及其背后的原理。通过深入解析，帮助读者理解如何自定义梯度计算，这对于复杂模型的设计尤为重要。
@tf.custom_gradient
InFiNiTeemo的博客
05-02 1910
@tf.custom_gradient 初衷 网上资料较少，而且官方文档比较ambigious(也许有误)，花了比较久的时间搞懂这个修饰器，记此贴防止大家走弯路。 官方文档 参考文档 介绍 @tf.custom_gradient 装饰器允许控制对梯度的一连串操作，这样做的好处是提供一种更有效率更稳定方式。 考虑一种情况 由于数值不稳定性，x=100处的梯度(▽f=∂∂xi⃗\bigtria...
Tensorflow利用函数修饰符@tf.custom_gradients自定义函数梯度
phymat.nico的专栏
12-02 610
Tensorflow学习笔记(1) 利用函数修饰符@tf.custom_gradients自定义函数梯度_寂乐居士的博客-优快云博客_tf.custom_gradientpython中的修饰符以及@tf.custom_gradient用法_Huang_Fj的博客-优快云博客 tf.custom_gradient | TensorFlow Core v2.3.0 ...
装饰器之@tf.custom_gradient
yanghe4405的博客
06-14 460
装饰器（Decorator）是 Python 中的一种高级语法，它可以动态地修改函数或类的功能。在 TensorFlow 中，我们通常使用装饰器来定义自定义梯度函数、自定义损失函数、自定义层等。装饰器用于定义自定义梯度函数，它可以让我们更灵活地定义梯度计算方式，以适应不同的模型和任务需求。：@tf.custom_gradient 是一个装饰器，那么，什么时候要用装饰器？函数中，我们可以在函数调用前后添加一些额外的操作。，它接受一个函数作为输入，并返回一个新的函数。在上面的代码中，我们定义了一个装饰器。
python中的修饰符以及@tf.custom_gradient用法
Huang_Fj的博客
07-11 6169
1. 修饰符 首先说一下修饰符“@”，其功能是在不改变原有函数内部代码的基础上，拓展原函数的功能。由于python里一切皆是对象，所以一个函数的形式参数可以是另一个函数，同时也可以返回一个函数。如这篇文章中的例子，我们定义了一个函数get_text，再将其作为p_decorate的参数输入，最后返回函数func_wrapper。 def get_text(name): return "...
修饰符@tf.custom_gradient用法
pyxiea
07-03 1047
修饰器tf.custom_gradient
tensorflow自定义梯度
iTom's blog
01-16 900
Notes 要实现 [1] 的 piece-wise threshold function，类似于 Htanh，也需要自定义梯度，用到 @tf.custom_gradient。 函数是：g(s)={0,s<0.5−ϵs,0.5−ϵ≤s<0.5+ϵ1,s≥0.5+ϵg(s)=\begin{cases} 0, & s < 0.5-\epsilon \\ s, & 0....
工作中遇到的一些小问题
12-13
工作中遇到的问题
AndroidTricks:这个项目主要记录工作中遇到的一些问题以及相应的解决方案
05-14
这个项目主要记录工作中遇到的一些问题以及相应的解决方案 单元测试和 UI 测试的学习笔记 注解的学习笔记 利用 AspectJ 实现 AOP（面向切面编程）的 demo。 一个简单的长图文编辑器 实现了一个自定义的编译时注解，...
Java工作中的一些总结,你肯定也会遇到这些问题,能对你有一些借鉴和帮助
09-14
Java工作中的一些总结,你肯定也会遇到这些问题,能对你有一些借鉴和帮助,包括了我们常遇到的Controller层,Service层,Dao层遇到的问题和各种细节,以及各种框架的使用, 包括Mybatis-plus, redis, Hutool, xxl-job,kafka...
前端的一些问题（面试会问，工作中会遇到的）
Qg520jungle的博客
08-13 1623
面试问题 进程和线程什么区别 浏览器是如何渲染页面的 V8是如何解析js的 什么是闭包，闭包原理，js的垃圾回收机制 异步的原理，js与内核之间的交互 深拷贝，浅拷贝区别，如何深拷贝，有什么问题 cookie localstorage sessionstorage 区别 nginx webpack 虚拟dom 及其实现原理 组件如何去区分 这些问题在工作中有什么用呢 工作中的作用 闭包… 异步的原理 宏任务&微任务 js 是单线程的，主线程 同时只做一件事，是从一个任务队列里去取任务做 同步代
mysql相关的资料：mysql工作与学习中遇到的一些问题或者说解决办法，或是一些搭建过程之类的
07-03
mysql相关的资料：mysql工作与学习中遇到的一些问题或者说解决办法，或是一些搭建过程之类的
Tensorflow学习笔记(1) 利用函数修饰符@tf.custom_gradients自定义函数梯度
qq_39216794的博客
01-09 4189
利用函数修饰符@tf.custom_gradients自定义函数梯度 在tensorflow v1.12中，新定义了一个修饰符函数tf.custom_gradients，用于封装自定义的函数-导数对。 有时候我们想使用tensorflow去计算一些函数的梯度，但会碰到如下情况 def log1pexp(x): e = tf.exp(x) return tf.log(1+e) x ...
tensorflow自定义op和梯度
qq965194745的博客
12-13 2661
参考资料 官网教程链接 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/adding_an_op.html#AUTOGENERATED-implement-the-gradient-in-python 这里我们可以知道 使用 ops.RegisterGradient 注册梯度函数需要注意的一些细节: 对于仅有一个输出的 Op, 梯度函数使用 Operation op 和...
@tf.custom_gradient 自定义sign的梯度
qq965194745的博客
03-21 2889
https://blog.youkuaiyun.com/LoseInVain/article/details/83108001 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/7dd20b844ced19610f8fa67be61d93948563ac43/tensorflow/python/ops/custom_gradient.py 输入 import tens...
TensorFlow： 框架的自动微分机制
m0_70911440的博客
11-17 448
在TensorFlow中，作为一款流行且强大的机器学习框架，自动微分机制为用户提供了一个方便的方式来求解神经网络模型中的参数梯度，是深度学习模型训练和优化的核心功能之一。通过梯度带、自定义梯度和高阶导数的计算，TensorFlow提供了丰富的自动微分工具，使得用户可以方便地求解函数的导数，并应用于深度学习模型的训练和优化中。在TensorFlow中，自动微分是通过一系列计算图的构建和操作来实现的。用户通过定义计算图并执行梯度计算的过程，可以方便地获得函数关于输入的导数，这对于模型的训练和优化是至关重要的。
python 数据结构转换层_python - 如何在Tensorflow中按层(Layer)设置学习率？
weixin_39965161的博客
12-24 306
是否可以对Tensorflow的不同层使用不同的学习率？我正在尝试修改预训练模型并将其用于其他任务。我想要的是加快对新添加的层的训练，并使受过训练的层保持较低的学习率，以防止它们变形。例如，我有一个5个卷积层的预训练模型，然后，我添加了一个新的转换层并对其进行微调。前5层的学习率为0.00001，后5层的学习率为0.001。如何实现这一目标？相似问题：Tensorflow按网络分层设置学习速率(l...
tensorflow2笔记：反向模式自动微分
T_eddy的博客
09-25 978
tensorflow2关于反向模式自动微分的了解。
tf1.x实现张量的梯度反转
最新发布
Swift's Blog
10-17 373
【代码】tf1.x实现张量的梯度反转。
MobaXterm 20.0版本中文界面设置教程
- 如果在使用过程中遇到语言显示问题，可能需要检查操作系统语言设置，确保支持中文显示。 - MobaXterm的便携版本可能会因为缺少必要的系统组件而在某些电脑上运行不稳定，用户需注意这一点。 - 用户在使用SSH...
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