Tensorflow: tf.argmax को इसके माध्यम से बैकप्रॉप की अनुमति नहीं देनी चाहिए

को निर्मित 30 अप्रैल 2016 · 1टिप्पणी · स्रोत: tensorflow/tensorflow

हाय टेंसरफ़्लो,

हाल ही में, मैं argmax फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं लेकिन मैंने इसे उपयोग करने से पहले हमेशा एक tf.stop_gradient रखा है। हालाँकि, जब मैं stop_gradient को हटाता हूँ, तो tensorflow अभी भी ठीक काम करता है।

शायद मैं कुछ गलत समझ रहा हूँ, लेकिन argmax एक भिन्न कार्य नहीं है। जब आप इसे हटाते हैं तो बैकप्रॉप अभी भी कैसे काम कर रहा है? जब आप बिना किसी स्टॉप_ग्रेडिएंट के argmax पास करते हैं तो क्या कोई त्रुटि नहीं होनी चाहिए?

यदि argmax को अलग करना संभव है, तो मैं किसी भी संसाधन की सराहना करता हूं कि यह कैसे किया जाता है। धन्यवाद टीएफ!

स्रोत

NickShahML

सबसे उपयोगी टिप्पणी

ढाल लगभग हर जगह परिभाषित है, इसलिए इसे व्यवहार में परिभाषित किया जा सकता है। हालांकि यह बहुत उपयोगी नहीं है, इसलिए यह इस ऑप के लिए TensorFlow में पंजीकृत नहीं है।

x = tf.Variable([1., 1])
z = tf.argmax(x, 0)
sess = create_session()
xgrad = tf.gradients(z, x)
sess.run(tf.initialize_all_variables())
sess.run(xgrad)

LookupError: No gradient defined for operation 'ArgMax' (op type: ArgMax)

yaroslavvb 30 अप्रैल 2016

👍4 ❤1

>सभी टिप्पणियाँ

x = tf.Variable([1., 1])
z = tf.argmax(x, 0)
sess = create_session()
xgrad = tf.gradients(z, x)
sess.run(tf.initialize_all_variables())
sess.run(xgrad)

LookupError: No gradient defined for operation 'ArgMax' (op type: ArgMax)

yaroslavvb 30 अप्रैल 2016

👍4 ❤1

क्या यह पृष्ठ उपयोगी था?

0 / 5 - 0 रेटिंग्स