即使不使用Tensorflow，也需要进行梯度操作

Question

要计算后向传递过程中的损失函数，我需要使用

从泊松分布中采样

tf.random_poisson()

现在，在运行时出现以下错误

Error msg: LookupError: No gradient defined for operation...(op type: RandomPoisson)

如何避免此错误？因为我只需要在tf张量上进行计算，但不需要该op的梯度？

作为一种解决方法，我尝试按如下所示注册一个空渐变

@tf.RegisterGradient("RandomPoisson")
def _random_poisson_grad(op,grad):
    return [],[]

但这会给我以下错误消息：

ValueError: Incompatible shapes between op input and calculated input gradient.  Forward operation: ...RandomPoisson.  Input index: 0. Original input shape: (0,).  Calculated input gradient shape: (150, 30)

如果我返回grad，该错误也仍然存在。因此，保持输入的形状。 谢谢