TensorFlow如何计算FFT层的梯度？

如果我将函数（例如，

tf.fft（input，name=None）

）插入到神经网络中，TensorFlow如何计算反向传播中的梯度

我没有找到任何关于这个的文档

---

我使用TysFROUM 1。

< P>如果你只是在模型中间插入TF.FFT（…）函数，我不确定TysFooad甚至能够处理前向传递。如果您读取tf.signal.fft（）上的文档，甚至只是读取tf.fft函数头，它们都需要dtype=tf.complex64或dtype=tf.complex128的输入。也许tensorflow会将float32输入转换为complex，然后再转换回来，允许您完成一个正向传递，我不确定，但从阅读tensorflow渐变文档中收集到的信息来看，转换值会导致错误渐变和模型参数之间的断开，这意味着反向传递不起作用。您可以尝试实现一个不强制转换值的自定义fft函数，看看它是否有效？但这并不容易