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tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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以sign函数为例：

tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码

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。

标签：
tensorflow,梯度,反向,传播
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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