怎样利用 tf.custom_gradient 绕过算子不可导限制实现自定义反向传播逻辑
在深度学习模型的训练过程中,我们通常依赖TensorFlow或PyTorch等框架自动计算梯度。然而,某些操作,例如四舍五入(tf.round)、取整(tf.floor)、或者某些复杂的硬件相关的自定义操作,它们在数学上几乎处处不可导,会导...
在深度学习模型的训练过程中,我们通常依赖TensorFlow或PyTorch等框架自动计算梯度。然而,某些操作,例如四舍五入(tf.round)、取整(tf.floor)、或者某些复杂的硬件相关的自定义操作,它们在数学上几乎处处不可导,会导...