#tensorflow
#tensorflow
Вопрос:
Следующий код должен вывести градиент y = x * x для x = 2, то есть значение 4. Однако код выводит значение None при использовании TensorFlow 2.0.0-alpha0. Когда определение x изменяется на использование tf.float32 вместо tf.int32 , как показано в следующем фрагменте, вывод изменяется на правильное значение 4. Существует ли какая-либо документация, разъясняющая требование, чтобы тип данных был числом с плавающей запятой для корректной работы GradientTape в этом сценарии?
print(tf.__version__)
x = tf.constant(2, dtype=tf.int32)
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x)
y = x ** 2
print(tape.gradient(y, x))
выводит:
2.0.0-alpha0
None
Обратите внимание на изменение на tf.float32 в следующем фрагменте:
print(tf.__version__)
x = tf.constant(2, dtype=tf.float32)
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x)
y = x ** 2
print(tape.gradient(y, x))
выводит:
2.0.0-alpha0
tf.Tensor(4.0, shape=(), dtype=float32)
Ответ №1:
Причина в том, что tf.gradient не распространяется градиенты через целочисленные тензоры. На это была ссылка в этом выпуске github: