TensorFlow函數(shù)：tf.stop_gradient

tf.stop_gradient函數(shù)

tf.stop_gradient(
    input,
    name=None
)

請(qǐng)參閱指南：Training>梯度計(jì)算

停止梯度計(jì)算.

在圖形中執(zhí)行時(shí),此操作按原樣輸出其輸入張量.

在構(gòu)建計(jì)算梯度的操作時(shí),這個(gè)操作會(huì)阻止將其輸入的貢獻(xiàn)考慮在內(nèi).通常情況下,梯度生成器將操作添加到圖形中,通過(guò)遞歸地查找有助于其計(jì)算的輸入來(lái)計(jì)算指定“損失”的導(dǎo)數(shù).如果在圖形中插入此操作,則它的輸入將從梯度生成器中屏蔽.計(jì)算梯度時(shí)不考慮它們.

當(dāng)你想用 TensorFlow 計(jì)算一個(gè)值時(shí),這是很有用的,但是需要假設(shè)這個(gè)值是一個(gè)常量.一些例子包括：

• 該 EM 算法,其中 M-step 不應(yīng)該通過(guò)輸出涉及反向 E-step.
• 波爾茲曼(Boltzmann)機(jī)器的對(duì)比分歧 training,當(dāng)區(qū)分能量函數(shù)時(shí),training 不能通過(guò)反向傳播(backpropagate)從模型中生成樣本的圖表.
• 對(duì)抗性的 training,其中不應(yīng)通過(guò)反例生成過(guò)程發(fā)生 backprop.
  

函數(shù)參數(shù)：

• input：A Tensor.
• name：操作的名稱(可選).

函數(shù)返回值：

一Tensor.與.類型相同input.