本文整理汇总了Python中tensorflow.python.ops.gen_nn_ops._softplus_grad方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python gen_nn_ops._softplus_grad方法的具体用法？Python gen_nn_ops._softplus_grad怎么用？Python gen_nn_ops._softplus_grad使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类tensorflow.python.ops.gen_nn_ops的用法示例。
在下文中一共展示了gen_nn_ops._softplus_grad方法的4个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: _SoftplusGrad
# 需要导入模块: from tensorflow.python.ops import gen_nn_ops [as 别名]
# 或者: from tensorflow.python.ops.gen_nn_ops import _softplus_grad [as 别名]
def _SoftplusGrad(op, grad):
return gen_nn_ops._softplus_grad(grad, op.inputs[0]) 示例2: _SoftplusGradGrad
# 需要导入模块: from tensorflow.python.ops import gen_nn_ops [as 别名]
# 或者: from tensorflow.python.ops.gen_nn_ops import _softplus_grad [as 别名]
def _SoftplusGradGrad(op, grad):
# Let:
# y = tf.nn.softplus(x)
# dx = gen_nn_ops._softplus_grad(dy, x) = dy / (1 + exp(-x))
# This op computes (ddy, d2x) from op.inputs == [dy, x] and grad == ddx.
dy, x = op.inputs
with ops.control_dependencies([grad.op]):
ddy = gen_nn_ops._softplus_grad(grad, x) # pylint: disable=protected-access
d2x = grad * dy / (math_ops.exp(-x) + 2.0 + math_ops.exp(x))
return (ddy, d2x) 示例3: _guided_grad_softplus
# 需要导入模块: from tensorflow.python.ops import gen_nn_ops [as 别名]
# 或者: from tensorflow.python.ops.gen_nn_ops import _softplus_grad [as 别名]
def _guided_grad_softplus(op, grad):
return guided_grad(gen_nn_ops._softplus_grad(grad, op.outputs[0])) 示例4: _SoftplusGradGrad
# 需要导入模块: from tensorflow.python.ops import gen_nn_ops [as 别名]
# 或者: from tensorflow.python.ops.gen_nn_ops import _softplus_grad [as 别名]
def _SoftplusGradGrad(op, grad):
# Let:
# y = tf.nn.softplus(x)
# dx = gen_nn_ops._softplus_grad(dy, x) = dy / (1 + exp(-x))
# This op computes (ddy, d2x) from op.inputs == [dy, x] and grad == ddx.
dy, x = op.inputs
with ops.control_dependencies([grad]):
ddy = gen_nn_ops._softplus_grad(grad, x) # pylint: disable=protected-access
d2x = grad * dy / (math_ops.exp(-x) + 2.0 + math_ops.exp(x))
return (ddy, d2x) 开发者ID:PacktPublishing，项目名称:Serverless-Deep-Learning-with-TensorFlow-and-AWS-Lambda，代码行数:12，代码来源:nn_grad.py