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Automatic Differentiation and Gradients tf.GradientTape()

Abierto
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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
20/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
java, tensorflow
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Comienza revisando la API de tf.GradientTape y la documentación enlazada sobre autodiferenciación y bucles de entrenamiento de TensorFlow. La solicitud propone añadir esta capacidad al módulo tensorflow-core, pero no identifica puntos de entrada de Java, archivos, pruebas ni un criterio de finalización definido; esos detalles deben establecerse antes de la implementación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Please make sure that this is a feature request. As per our GitHub Policy, we only address code/doc bugs, performance issues, feature requests and build/installation issues on GitHub. tag:feature_template

System information

  • TensorFlow version (you are using): 2.3.1
  • Are you willing to contribute it (Yes/No): Yes, when able and available

Describe the feature and the current behavior/state.
TensorFlow provides the tf.GradientTape API to differentiate automatically, TensorFlow needs to remember what operations happen in what order during the forward pass. Then, during the backward pass, TensorFlow traverses this list of operations in reverse order to compute gradients.

Details about this feature can be found in the official TensorFlow documentation for Gradient Tapes

Will this change the current api? How?
Yes, I think it will add a new feature to tensorflow-core module

Who will benefit with this feature?
Anyone that requires a very low-level control over training and evaluation of a deep learning model and everyone who is already familiar with TF/Keras.

Any Other info.
tf.GradientTape API is needed when writing a training loop from scratch as described here

Lenguaje dominante
Java
Estrellas
928
Forks
227
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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