Python tf.identity_n用法及代码示例

返回与输入具有相同形状和内容的张量列表

用法

tf.identity_n(
    input, name=None
)

参数

input Tensor 对象的列表。
name 操作的名称(可选)。

Tensor 对象的列表。具有与 input 相同的类型。

张量。

此操作可用于覆盖复杂函数的梯度。例如，假设 y = f(x)，我们希望为反向传播应用自定义函数 g，使得 dx = g(dy)。在 Python 中，

with tf.get_default_graph().gradient_override_map(
    {'IdentityN':'OverrideGradientWithG'}):
  y, _ = identity_n([f(x), x])

@tf.RegisterGradient('OverrideGradientWithG')
def ApplyG(op, dy, _):
  return [None, g(dy)]  # Do not backprop to f(x).

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.identity_n。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。