Python – tensorflow.GradientTape.batch_jacobian()
TensorFlow是谷歌设计的开源Python库,用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
batch_jacobian()用于计算和堆积每个例子的jacobian。
语法: batch_jacobian( target, source, unconnected_gradients, parallel_iterations, experimental_use_pfor )
参数:
- target:它是一个最小等级为2的张量。
- source: 它是一个具有最小等级2的张量。
- unconnected_gradients(可选):它的值可以是零或无。默认值是无。
- parallel_iterations(可选): 它用于控制并行迭代和内存使用。
- experimental_use_pfor(可选): 它是一个布尔值,默认值为True。当设置为True时,它使用pfor来计算Jacobian,否则就使用tf.while_loop。
返回:它返回一个张量。
示例 1:
输出:
示例 2:
输出: