Блог

Я пытаюсь понять градиент градиентной ленты. Вот фиктивная модель, которую я примеряю, чтобы получить результат. Я пытаюсь понять, почему все значения в каждом столбце одинаковы. Вот код с выводом:

 class A:  def __init__(self):  self.model = self.model_nn()  self.opt = tf.keras.optimizers.Adam()    def model_nn(self):  inputA = Input(3)  d1 = Dense(2)(inputA)  inputB = Input(2)  d2 = Dense(16)(inputB)  d3 = Dense(8)(d2)  d4 = Dense(2)(d3)  c = concatenate([d1, d4], axis=-1)  outputs = Dense(1, activation="linear")(c)  return tf.keras.Model([inputA, inputB], outputs)    def gradients(self, inputA, inputB):  inputB = tf.convert_to_tensor(inputB)  with tf.GradientTape() as tape:  tape.watch(inputB)  values = self.model([inputA, inputB])  values = tf.squeeze(values)  g = tape.gradient(values, inputB)  return g  a = A() a.gradients(np.array([[1., 2., 3.], [5., 7., 10.], [-2., -30., 1.],   [3., 90., 1.]]), np.array([[4., 2.], [1., 1.], [2., 5.], [0., 8.]]))  

Выход

 lt;tf.Tensor: shape=(4, 2), dtype=float64, numpy= array([[0.09073823, 0.08013722],  [0.09073823, 0.08013722],  [0.09073823, 0.08013722],  [0.09073823, 0.08013722]])gt;  

Кто-нибудь может сказать мне, почему это происходит?