Automatic Differentiation and Gradients tf.GradientTape()
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- java, tensorflow
調査の方向性
まず tf.GradientTape API と、TensorFlow の自動微分およびトレーニングループに関するリンク先のドキュメントを確認してください。このリクエストでは tensorflow-core モジュールにこの機能を追加することが提案されていますが、Java のエントリーポイント、ファイル、テスト、または定義済みの完了基準が特定されていません。これらの詳細は実装前に確立する必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Java
- スター
- 928
- フォーク
- 227
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
tensorflow/java のほかの issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 65/100
tensorflow/java#653 · コメント 1 件 · リアクション 4 件 ·
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100
tensorflow/java#621 · コメント 4 件 ·
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100
tensorflow/java#617 · コメント 3 件 ·
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 55/100
tensorflow/java#615 · コメント 1 件 ·
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100
tensorflow/java#614 · コメント 1 件 ·
tensorflow/java の issue をすべて見る
似ている issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 75/100
elastic/gradle-plugins#157 ·
-
enhancement Tools
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 75/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 70/100
apache/rocketmq-dashboard#5008 ·
-
bug
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 75/100
-
DETECT_PARAMETER_NAMES=false silently disables @ConstructorProperties-based Creator detection too オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 70/100
FasterXML/jackson-databind#6229 ·