ops.RegisterGradent tensorflow的附加参数
如果这个问题的措辞模棱两可，我要提前表示深深的歉意 从 我学习了如何在python中实现（自定义）渐变。原则上，函数_zero_out_grad可以有任意多个参数（因为它是python函数）。例如，假设_zero _out _grad有3个参数- op，grad，和一个张量“t”，即0，out，grad（op，grad，t） python函数的入口点是调用tf.minimize、tf.gradients或tf.compute_gradients。我的问题是：如果有的话，如何通过这些函数之一将第三个参数（“t”）传递给_zero_out_gradops.RegisterGradent tensorflow的附加参数,tensorflow,Tensorflow,如果这个问题的措辞模棱两可，我要提前表示深深的歉意 从 我学习了如何在python中实现（自定义）渐变。原则上，函数_zero_out_grad可以有任意多个参数（因为它是python函数）。例如，假设_zero _out _grad有3个参数- op，grad，和一个张量“t”，即0，out，grad（op，grad，t） python函数的入口点是调用tf.minimize、tf.gradients或tf.compute_gradients。我的问题是：如果有的话，如何通过这些函数之一将第三
在tf.gradients的例子中，我观察到对tf.gradients的调用在tensorflow/python/ops/gradients\u impl.py中对“grad_fn（op，*out_grads）”的底层调用——第562行——一个只接受两个参数的函数
*out_grads参数扩展