如何在TensorFlow中获取默认占位符的渐变?

时间:2017-01-12 21:00:37

标签: python tensorflow autoencoder

我正在使用自动编码器。我的张量流图看起来像这样:(输入图像)--conv2d - > (压缩表示)--deconv2d - > (重建图像)。

我将压缩表示张量更改为placeholder_with_default,这样我就可以插入我想要的任何值并查看重构的内容。 压缩表示未被馈送时应使用的默认值是conv2d的结果。

然而,优化者抱怨说:

LookupError: gradient registry has no entry for: PlaceholderWithDefault

如何让图表知道在优化阶段使用通常的渐变?当压缩表示不是占位符时,一切正常。

1 个答案:

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您实际上不需要使用占位符来提供数据 - 任何张量都可以是session.run()中feed_dict参数的目标。因此,您应该将压缩表示保持为张量,并在您想要在feed_dict参数中提供自己的数据时将其分配给您想要的内容。