最大池梯度误差（Tensorflow 0.9rc0）

我得到一个最大池自动微分错误。请注意，我正在输入一个图像，使用convnet输出wrt输入图像的梯度，根据梯度更新图像，然后将图像反馈回网络（想想敌对图像）。因此，这涉及到更复杂的梯度处理，因此我得到以下错误：

LookupError: No gradient defined for operation 'gradients/MaxPool_grad/MaxPoolGrad' (op type: MaxPoolGrad)

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有一个简单的解决方法吗？

正如错误消息所示，TensorFlow中的

MaxPoolGrad

操作在版本

0.9

的TensorFlow中没有实现相应的梯度函数

更详细地说，Python函数

tf.gradients

通过遍历到目前为止构建的计算图来执行反向模式自动微分。当它遇到操作类型为

Foo

的节点时，它会尝试在内部注册表中查找相应的梯度函数。通过调用函数填充注册表

请注意，尽管TensorFlow在该注册表中有许多（实际上是大多数）类型的节点的条目，但仍有一部分节点类型没有条目。这种情况会导致上述错误。为

MaxPoolGrad

找出一个梯度函数，实现它，并发送一个pull请求，这确实很有用