tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码
更新时间:2020年02月10日 08:34:36 作者:青盏
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以sign函数为例:
sign函数可以对数值进行二值化,但在梯度反向传播是不好处理,一般采用一个近似函数的梯度作为代替,如上图的Htanh。在[-1,1]直接梯度为1,其他为0。
#使用修饰器,建立梯度反向传播函数。其中op.input包含输入值、输出值,grad包含上层传来的梯度 @tf.RegisterGradient("QuantizeGrad") def sign_grad(op, grad): input = op.inputs[0] cond = (input>=-1)&(input<=1) zeros = tf.zeros_like(grad) return tf.where(cond, grad, zeros) #使用with上下文管理器覆盖原始的sign梯度函数 def binary(input): x = input with tf.get_default_graph().gradient_override_map({"Sign":'QuantizeGrad'}): x = tf.sign(x) return x #使用 x = binary(x)
以上这篇tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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