GradientTape

tensorflow GradientTape

tensorflow自动求导官方APIx=tf.constant(3.0)withtf.GradientTape()asg:g.watch(x)y=x*xdy_dx=g.gradient(y,x)#Willcomputeto6.0
weixin_43654661·2020-09-11 23:50

tensorflow2.0使用GradientTape自定义训练鸢尾花分类器

通过该实例可以更好的了解GradientTape的使用，尤其在自定义网络损失函数时尤其重要。  
苏格拉-·2020-08-19 03:58

搞清楚TensorFlow2--GradientTape

写在前面GitHubTensorFlow原文档TensorFlow版本：2.3引言在聊GradientTape之前，我们不得不提一下自动微分技术，要知道在自动微分技术之前，机器学习社区中很少发挥这个利器
BoCong-Deng·2020-08-19 00:45

TensorFlow从1到2（十四）评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析

接着在训练循环中，通过tf.GradientTape()迭代，使用tape.gradient()梯度下降，使用optimizer.apply_gradients()更新模型权重，逐次逼近，完成模型训练。
weixin_33890526·2020-08-06 12:01

tensorflow 2.0 自定义训练

tensorflow2.0主推eager模式，那么tf.GradientTape则是eager模式下的利器，自动计算梯度并传递最后别忘了加@tf.
BruceJust·2020-08-04 06:05

【Tensorflow2.1】

:return8*x1+6*x2lr=0.01x1=tf.Variable(1.0)x2=tf.Variable(1.0)op=tf.keras.optimizers.SGD(0.01)withtf.GradientTape
mlyubin·2020-08-01 05:49

tensorflow2.0实现鸢尾花数据集的分类(3)——激活函数

tensorflow2.0实现鸢尾花数据集的分类(2)——神经网络搭建笔者在结尾留了一个问题，今天我们就来解释一下我们搭建神经网络比较重要的一步是前向传播，这一步少了一点东西，我们是这样做得：withtf.GradientTape
Ryan Huang·2020-07-13 00:02

tensorflow2教程-随机梯度下降-反向传播

常见激活函数的梯度1、ReLU函数2、sigmod函数a=tf.linspace(-10.,10.,10)withtf.GradientTape()astape:tape.watch(a)#如果将a定义为
weixin_43729570·2020-07-12 13:00

TensorFlow Autodiff自动微分详解

如下所示：withtf.GradientTape(persistent=True)astape:z1=f(w1,w2+2.)z2=f(w1,w2+5.)z3=f(w1,w2+7.)z=[z1,z3,z3
·2020-07-06 16:33

tensorflow2.x学习笔记十九：tensorflow中的自动微分机制

Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。
万能的小黑Alex·2020-07-05 07:47

非tf.Variable类型的张量需要人为设置记录梯度信息

构建待优化变量x=tf.constant(1.)w1=tf.constant(2.)b1=tf.constant(1.)w2=tf.constant(2.)b2=tf.constant(1.)withtf.GradientTape
zhongranxu·2020-06-30 16:30

tensorflow2.0-自动求导和自定义训练

tensorflow2.0-自动求导1tf.GradientTape()tf.GradientTape()是常用的自动求导方法，分为三种情况，一阶导数，高阶导数，和多次求导。
jack_wine·2020-06-29 01:58

Tensorflow tf.GradientTape() 查看每一次epoch参数更新

这是一个非常简单的例子。拟合y=x*3+2（其中x是一维，y是是实数）importtensorflowastftf.enable_eager_execution()tf.executing_eagerly()tfe=tf.contrib.eagerNUM_EAMPLES=1000training_inputs=tf.random_normal([NUM_EAMPLES])noise=tf.rand
weixin_35338624·2020-06-28 19:39

TensorFlow学习日记38

/data/autograph/2.Tensorflow自动微分机制解析：Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。
1000sprites·2020-06-26 09:27

tensorflwo2.0 （tf.GradientTape() ）自定义模型的保存和提取

利用tf.GradientTape()梯度带,保存模型.版权声明：本文为CSDN博主「hjxu2016」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
water_MLing·2020-06-26 06:17

TF2.0 GradientTape()类讲解

TF2.0GradientTape类讲解概述用法举个小例子进阶例子拓展升华概述GradientTape()是一个Class,其Methods有batch_jacobian,gradient,jacobian
Stealers·2020-06-25 18:39

《28天玩转TensorFlow2》第3天：张量的自动求导机制

__version__))tensorflow的版本:2.1.01、自动求导机制所谓的自动求导机制，就是对于属性为变量的张量，tensorflow会自动的将该变量加入到它的求导记录器tf.GradientTape
AnFany·2020-06-25 06:33

[深度学习TF2] 梯度带(GradientTape)

TF梯度带GradientTape1.背景介绍2.tf.GradientTape函数的参数介绍例1-persistent=Falseandwatch_accessed_variables=True，也就是默认值例
茫茫人海一粒沙·2020-06-24 00:17

Tensorflow2.0入门教程12：自定义循环训练模型

自动求导机制在机器学习中，梯度下降时候需要计算函数的导数，TensorFlow提供了强大的自动求导机制来计算导数,使用tf.GradientTape()自动求导；tf.Variable():定义变量，变量同样具有形状
itluojie·2020-06-23 19:43

tf.GradientTape详解：梯度求解利器

tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中，从文件路径也可以大概看出，GradientTape是eager模式下计算梯度用的，而eager
AI人工智能与大数据·2020-06-23 11:13

with tf.GradientTape() as tape 梯度带 Tensorflow自动求导API

Tensorflow会把‘tf.GradientTape’上下文中执行的所有操作都记录在一个磁带上(“tape”)。
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:30

TensorFlow2.0 中 GradientTape()函数详解

TensorFlow2.0中GradientTape()函数详解一、函数tf.GradientTape(persistent=False,watch_accessed_variables=True)二、
敲键盘的大蚂蚁·2020-06-21 17:13

Tensorflow2.0+Keras 快速入门教程

文章目录1.Tensorflow2.0+Keras综述2.Tensorflow基础2.1Tensors张量2.2Variables变量2.3Tensorflow数学运算2.4GradientTape计算梯度
我是天才很好·2020-06-21 13:43

Tensorflow2.0中的梯度带（GradientTape）、梯度更新以及部分报错的解决方法

文章目录梯度更新的例子GradientTape类的参数persistentwatch_accessed_variableswatched_variables函数debugTypeError:zipargument
cofisher·2020-06-21 05:50

【tensorflow2.0】自动微分机制

Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。
西西嘛呦·2020-04-10 14:00

单输出感知机及其梯度

这里单层感知机的激活函数改成使用现代化的sigmoid激活函数#定义网络结构x=tf.random.normal([1,3])w=tf.ones([3,1])b=tf.ones([1])y=tf.constant([1])withtf.GradientTape
赵代码·2020-01-28 22:00

Tensorflow 2.0 快速入门 —— 引入Keras 自定义模型

全部代码，请见我的githubrepohttps://github.com/zht007/tensorflow-practice1.线性回归回顾在Tensorflow2.0中我们使用tf.GradientTape
Hongtao洪滔·2020-01-05 10:09

TensorFlow 2.0 笔记（四）—— 随机梯度下降

导数偏微分梯度#tf.GradientTapew=tf.constant(1.)x=tf.constant(2.)y=x*wwithtf.GradientTape()astape:tape.watch(
资深糖分大叔·2019-09-25 11:30

链式法则

DerivativeRulesChainruleDerivativeRulesChainruleimporttensorflowastfx=tf.constant(1.)w1=tf.constant(2.)b1=tf.constant(1.)w2=tf.constant(2.)b2=tf.constant(1.)withtf.GradientTape
咸鱼Chen·2019-05-23 20:00

TensorFlow从1到2（十四）评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析

接着在训练循环中，通过tf.GradientTape()迭代，使用tape.gradient()梯度下降，使用optimizer.apply_gradients()更新模型权重，逐次逼近，完成模型训练。
俺踏月色而来·2019-05-11 14:00

TensorFlow学习（四）：梯度带(GradientTape)，优化器(Optimizer)和损失函数(losses)

2019.4.17更新到tensorflow2.x,添加自动求导和新版本的optimizer因为tensorflow2.x相对于tensorflow1.x的变动，API变更和思路也变化了，这节重点介绍的为梯度带(GradientTape
谢小小XH·2016-11-27 19:04
上一页 1 2 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他