Tensorflow.js tf.variableGrads()用法及代码示例

Tensorflow.js是由Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.variableGrads() 函数用于计算和返回 f(x) 的梯度，与由参数 varList 提供的规定的可管理变量列表相比。此外，如果未给出列表，则默认情况下它是所有可管理的变量。

用法：

tf.variableGrads(f, varList?)

Parameters:

f:它是要执行的规定函数。其中， f() 必须返回一个标量。它的类型是 (() => tf.Scalar)。
varList:它是用于计算梯度的规定变量列表，默认情况下它是所有可管理的变量。它是 tf.Variable[] 类型。

返回值：它返回类型为 tf.Scalar 的值，它还返回类型为 {[name:string]:tf.Tensor} 的 grads。

范例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining list of variables
const p = tf.variable(tf.tensor1d([9, 6]));
const q = tf.variable(tf.tensor1d([7, 8]));
  
// Defining tf.tensor1d
const r = tf.tensor1d([3, 4]);
  
// Defining the function that is to
// be executed
const fn = () => p.add(r.square()).mul(q.add(r)).sum();
  
// Calling tf.variableGrads method
const {val, grads} = tf.variableGrads(fn);
  
// Printing output
Object.keys(grads).forEach(
    variable_Name => grads[variable_Name].print());

输出：

Tensor
    [10, 12]
Tensor
    [18, 22]

范例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining list of variables containing
// float values
const p = tf.variable(tf.tensor1d([3.1, 5.2]));
const q = tf.variable(tf.tensor1d([4.4, 6.7]));
  
// Defining tf.tensor1d with float values
const r = tf.tensor1d([7.1, 3.2]);
  
// Calling tf.variableGrads method
const {val, grads} = tf.variableGrads(
    () => p.add(r.square()).mul(q.add(r)).sum());
  
// Printing output
Object.keys(grads).forEach(
    variable_Name => grads[variable_Name].print());

输出：

Tensor
    [11.5, 9.8999996]
Tensor
    [53.5099983, 15.4400005]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#variableGrads

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自nidhi1352singh大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.variableGrads() Function。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。