Python – tensorflow.grad_pass_through()

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:

# 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:

# 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)