Kezdőoldal » Számítástechnika » Programozás » Python/tensorflowban, hogyan...

Python/tensorflowban, hogyan lehet egy hálót deriválni parciálisan?

Figyelt kérdés

Van egy neurális hálóm amely függvényként viselkedik, két bemenettel és egy kimenettel...hagyományosan c = f(a,b).

A gradiensének a b kompnense érdekel egy adott pontban. Ennek érdekében meg kell deriválni az f(a,b) függvényt a b paraméter függvényében.


Ezt hogyan csinálhatom meg tensorflowban?


2017. dec. 2. 22:58
 1/2 anonim ***** válasza:

pl. az f(a,b)=a^2+2ab b irányú gradiense a (3,2) pontban így nézne ki.


import tensorflow as tf

a = tf.placeholder('float')

b = tf.placeholder('float')

f = a*a+2*a*b

gradb = tf.gradients(f, b)

sess = tf.Session()

gb = sess.run(gradb, feed_dict={a:3,b:2})

print(gb)

sess.close()


Vagy ha mindkét gradiens kell, akkor a közepén azt csinálod, hogy


grads = tf.gradients(f,[a,b])

...

ga, gb = sess.run(grads, feed_dict={a:3,b:2})

2017. dec. 4. 13:43
Hasznos számodra ez a válasz?
 2/2 A kérdező kommentje:

A tegnap rájöttem magamtól is...tulajdonképpen én session nélkül próbáltam és nagyon nehezen jöttem rá, hogy anélkül nem tudom a tf.gradients() eredményét kiértékelni.


Ezer köszi neked is. Jó tudni, hogy a gyakorin vannak tensorflow szakik...készülj fel a további kérdésekre :)).

2017. dec. 4. 16:53

Kapcsolódó kérdések:




Minden jog fenntartva © 2024, www.gyakorikerdesek.hu
GYIK | Szabályzat | Jogi nyilatkozat | Adatvédelem | Cookie beállítások | WebMinute Kft. | Facebook | Kapcsolat: info(kukac)gyakorikerdesek.hu

A weboldalon megjelenő anyagok nem minősülnek szerkesztői tartalomnak, előzetes ellenőrzésen nem esnek át, az üzemeltető véleményét nem tükrözik.
Ha kifogással szeretne élni valamely tartalommal kapcsolatban, kérjük jelezze e-mailes elérhetőségünkön!