如何使用 tf.gradients 和 gradients_apply
how to use tf.gradients and gradients_apply
我使用（tf.vars 是可训练的张量列表）计算梯度
x = tf.gradients(y,tf.vars)
现在假设我想使用 optimizer.apply_gradients 应用此渐变，那么我需要给出一个包含 (gradient,variable) 形式的元组的列表。
我如何生成这样的列表？
optimizer.apply_gradients(??)
space 中的内容是什么？？
要传递给 optimizer.apply_gradients 的列表应该是一对 (g, v) 的列表，其中 v 是图形的变量，g 梯度 w.r.t.你想更新 v.
所以像这样的东西应该可以工作：
[(g, v) for g, v in zip(x, tf.vars)]
我使用（tf.vars 是可训练的张量列表）计算梯度
x = tf.gradients(y,tf.vars)
现在假设我想使用 optimizer.apply_gradients 应用此渐变，那么我需要给出一个包含 (gradient,variable) 形式的元组的列表。 我如何生成这样的列表？
optimizer.apply_gradients(??)
space 中的内容是什么？？
要传递给 optimizer.apply_gradients 的列表应该是一对 (g, v) 的列表，其中 v 是图形的变量，g 梯度 w.r.t.你想更新 v.
所以像这样的东西应该可以工作：
[(g, v) for g, v in zip(x, tf.vars)]