TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
grad_pass_through() se usa para crear una operación de paso de graduación con el comportamiento de reenvío pasa por función.
Sintaxis: tensorflow.grad_passs_through( f )
Parámetros:
- f: Es una función que devuelve un Tensor o estructura anidada de Tensor.
Devuelve: Devuelve una función h(x) que devuelve los mismos valores que f(x) y cuyos gradientes son los mismos que los de una función identidad.
Ejemplo 1:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the Tensor x = tf.Variable(2.0, name ="x") z = tf.Variable(4.0, name ="z") with tf.GradientTape() as gfg: # y will evaluate to 16.0 i.e 4**2 y = tf.grad_pass_through(x.assign)(z**2) # res will evaluate to 8.0 res = gfg.gradient(y, z) # Printing result print("y: ", y) print("res: ", res)
Producción:
y: tf.Tensor(16.0, shape=(), dtype=float32) res: tf.Tensor(8.0, shape=(), dtype=float32)
Ejemplo 2:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the Tensor x = tf.Variable(3.0, name ="x") with tf.GradientTape() as gfg: # y will evaluate to 9.0 i.e 3**2 y = tf.grad_pass_through(x.assign)(x**2) # res will evaluate to 6.0 res = gfg.gradient(y, x) # Printing result print("y: ", y) print("res: ", res)
Producción:
y: tf.Tensor(9.0, shape=(), dtype=float32) res: tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA