Python 为模型中的自定义op设置渐变和权重（Tensorflow）
我用这个和在Tensorflow中编写了一个自定义操作符。它完美地适用于两个张量。但是，当我将其插入CNN模型时，它无法正常工作 我不需要更新这个自定义操作的权重，因为这是一个固定的操作。因此，我尝试使用tf.RegisterGradient和ops.RegisterGradient来通过相同的梯度（[grad，grad]），zero和None（[None，None]）。我甚至试过ops，不可区分。但问题依然存在 我猜我不能正确地使用渐变。因为，没有这个部分，CNN模型工作得很好，但是当我添加这个部分时，输出图像会变成黑色或灰色 我怎样才能正确地做到这一点Python 为模型中的自定义op设置渐变和权重（Tensorflow）,python,tensorflow,conv-neural-network,gradient,custom-operator,Python,Tensorflow,Conv Neural Network,Gradient,Custom Operator,我用这个和在Tensorflow中编写了一个自定义操作符。它完美地适用于两个张量。但是，当我将其插入CNN模型时，它无法正常工作 我不需要更新这个自定义操作的权重，因为这是一个固定的操作。因此，我尝试使用tf.RegisterGradient和ops.RegisterGradient来通过相同的梯度（[grad，grad]），zero和None（[None，None]）。我甚至试过ops，不可区分。但问题依然存在 我猜我不能正确地使用渐变。因为，没有这个部分，CNN模型工作得很好，但是当我添加这