我需要定义一个方法来自定义渐变,如下所示:
class CustGradClass:
def __init__(self):
pass
@tf.custom_gradient
def f(self,x):
fx = x
def grad(dy):
return dy * 1
return fx, grad
我收到以下错误:
ValueError: Attempt to convert a value (<main.CustGradClass object at 0x12ed91710>) with an unsupported type () to a Tensor.
原因是自定义梯度接受函数 f(*x),其中 x 是张量序列。传递的第一个参数是对象本身,即 self。
来自documentation :
f: function f(*x) that returns a tuple (y, grad_fn) where:
x is a sequence of Tensor inputs to the function. y is a Tensor or sequence of Tensor outputs of applying TensorFlow operations in f to x. grad_fn is a function with the signature g(*grad_ys)
如何让它发挥作用?我需要继承一些 python tensorflow 类吗?
我正在使用 tf 版本 1.12.0 和 eager 模式。
最佳答案
这是一种可能的简单解决方法:
import tensorflow as tf
class CustGradClass:
def __init__(self):
self.f = tf.custom_gradient(lambda x: CustGradClass._f(self, x))
@staticmethod
def _f(self, x):
fx = x * 1
def grad(dy):
return dy * 1
return fx, grad
with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess:
x = tf.constant(1.0)
c = CustGradClass()
y = c.f(x)
print(tf.gradients(y, x))
# [<tf.Tensor 'gradients/IdentityN_grad/mul:0' shape=() dtype=float32>]
编辑:
如果你想在不同的类上多次这样做,或者只是想要一个更可重用的解决方案,你可以使用这样的装饰器,例如:
import functools
import tensorflow as tf
def tf_custom_gradient_method(f):
@functools.wraps(f)
def wrapped(self, *args, **kwargs):
if not hasattr(self, '_tf_custom_gradient_wrappers'):
self._tf_custom_gradient_wrappers = {}
if f not in self._tf_custom_gradient_wrappers:
self._tf_custom_gradient_wrappers[f] = tf.custom_gradient(lambda *a, **kw: f(self, *a, **kw))
return self._tf_custom_gradient_wrappers[f](*args, **kwargs)
return wrapped
那么你可以这样做:
class CustGradClass:
def __init__(self):
pass
@tf_custom_gradient_method
def f(self, x):
fx = x * 1
def grad(dy):
return dy * 1
return fx, grad
@tf_custom_gradient_method
def f2(self, x):
fx = x * 2
def grad(dy):
return dy * 2
return fx, grad
关于python - 将自定义梯度定义为 Tensorflow 中的类方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54819947/