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这期内容当中小编将会给大家带来有关使用tensorflow怎么自定义激活函数，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
首先要确定梯度函数，之后将其处理为tf能接受的类型。
def square(x): return pow(x, 2)
2.2 定义该激活函数的一次梯度函数
def square_grad(x): return 2 * x
2.3 让numpy数组每一个元素都能应用该函数（全局）
square_np = np.vectorize(square) square_grad_np = np.vectorize(square_grad)
2.4 转为tf可用的32位float型，numpy默认是64位（全局）
square_np_32 = lambda x: square_np(x).astype(np.float32) square_grad_np_32 = lambda x: square_grad_np(x).astype(np.float32)
2.5 定义tf版的梯度函数
def square_grad_tf(x, name=None): with ops.name_scope(name, "square_grad_tf", [x]) as name: y = tf.py_func(square_grad_np_32, [x], [tf.float32], name=name, stateful=False) return y[0]
2.6 定义函数
def my_py_func(func, inp, Tout, stateful=False, name=None, my_grad_func=None):
# need to generate a unique name to avoid duplicates:
random_name = "PyFuncGrad" + str(np.random.randint(0, 1E+8))
tf.RegisterGradient(random_name)(my_grad_func)
g = tf.get_default_graph()
with g.gradient_override_map({"PyFunc": random_name, "PyFuncStateless": random_name}):
return tf.py_func(func, inp, Tout, stateful=stateful, name=name)2.7 定义梯度，该函数依靠上一个函数my_py_func计算并传播
def _square_grad(op, pred_grad): x = op.inputs[0] cur_grad = square_grad(x) next_grad = pred_grad * cur_grad return next_grad
2.8 定义tf版的square函数
def square_tf(x, name=None): with ops.name_scope(name, "square_tf", [x]) as name: y = my_py_func(square_np_32, [x], [tf.float32], stateful=False, name=name, my_grad_func=_square_grad) return y[0]
3.使用
跟用其他激活函数一样，直接用就行了。input_data：输入数据。
h = square_tf(input_data)
上述就是小编为大家分享的使用tensorflow怎么自定义激活函数了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
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