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。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月19日
2024年11月19日
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- 刘亮鹭《汽车DJ玩主》[WAV+CUE][1.1G]
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- 群星.2001-生命因爱动听电影原创音乐AVCD【MEDIA】【WAV+CUE】