تدفق التوتر:: العمليات:: TensorArrayGrad

#include <data_flow_ops.h>

ينشئ TensorArray لتخزين تدرجات القيم في المقبض المحدد.

ملخص

إذا كان تدرج TensorArray المحدد موجودًا بالفعل، فسيتم إرجاع مرجع إليه.

يقفل حجم TensorArray الأصلي عن طريق تعطيل علامة الحجم الديناميكي الخاصة به.

ملاحظة حول تدفق الإدخال:

يفرض المقبضflow_in تنفيذ بحث التدرج ليتم تنفيذه فقط بعد حدوث عمليات أخرى معينة. على سبيل المثال، عندما يتم تغيير حجم TensorArray الأمامي ديناميكيًا، قد تؤدي الكتابة إلى TensorArray إلى تغيير حجم الكائن. يتم تحديد حجم التدرج TensorArray بشكل ثابت بناءً على حجم TensorArray الأمامي عند تنفيذ هذه العملية. علاوة على ذلك، يتم تجميد حجم TensorArray الأمامي بواسطة هذا الاستدعاء. ونتيجة لذلك، يتم استخدام التدفق للتأكد من أن استدعاء إنشاء TensorArray التدرج يحدث فقط بعد تنفيذ جميع عمليات الكتابة.

في حالة TensorArrays ذات الحجم الديناميكي، يجب إجراء حساب التدرج فقط على عمليات القراءة التي تم ربطها بنفسها عبر التدفق لتحدث فقط بعد تنفيذ جميع عمليات الكتابة. بهذه الطريقة يتم معرفة الحجم النهائي لـ TensorArray الأمامي عند استدعاء هذه العملية.

ملاحظة حول سمة المصدر:

تستخدم مكالمات التدرج TensorArray كائن TensorArray المتراكم. إذا تم حساب تدرجات متعددة وتشغيلها في نفس الجلسة، فقد تتدفق عقد التدرج المتعددة عن طريق الخطأ عبر نفس المجمع TensorArray . يعد هذا أمرًا مزدوجًا ويكسر بشكل عام تدفق التدرج TensorArray .

الحل هو تحديد استدعاء التدرج الذي يتم استدعاء تدرج TensorArray المحدد فيه. ويتم تنفيذ ذلك عن طريق تحديد سلسلة فريدة (على سبيل المثال، "التدرجات"، "gradients_1"، ...) من اسم Tensor لتدرج الإدخال. يتم استخدام هذه السلسلة كلاحقة عند إنشاء كائن التدرج TensorArray هنا ( source السمة).

تتم إضافة source السمة كلاحقة لاسم TensorArray الأمامي عند إجراء الإنشاء/البحث، بحيث تحصل كل عملية حسابية منفصلة للتدرج على مجمع TensorArray الخاص بها.

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • المقبض: المقبض إلى الأمام TensorArray .
  • flow_in: عددي عائم يفرض التسلسل الصحيح للعمليات.
  • المصدر: سلسلة مصدر التدرج، المستخدمة لتحديد التدرج الذي سيتم إرجاعه من قبل TensorArray .

العوائد:

البنائين والمدمرين

TensorArrayGrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input handle, :: tensorflow::Input flow_in, StringPiece source)

الصفات العامة

flow_out
grad_handle
operation

الصفات العامة

flow_out 

::tensorflow::Output flow_out

grad_handle 

::tensorflow::Output grad_handle

عملية 

Operation operation

الوظائف العامة

TensorArrayGrad

 TensorArrayGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input handle,
  ::tensorflow::Input flow_in,
  StringPiece source
)