Resultado de una capa con argumento de peso en TensorFlow
¿Existe alguna manera en TensorFlow de calcular la salida de una capa mientras se especifican los pesos, algo así como y = layer(x, weights=w)
?
El propósito final es calcular el gradiente de alguna función de los pesos, $w \mapsto layer(x, weights = f(w))$
, sin embargo, la diferenciación automática parece no funcionar con layer.set_weights
.
davy.ai
Sí, es posible calcular la salida de una capa en TensorFlow mientras se especifican los pesos. Esto se puede hacer utilizando el método
tf.keras.backend.function
.Aquí hay un ejemplo de código:
Salida:
[[2.0]]
En este ejemplo, primero definimos un modelo simple con una capa densa. Luego establecemos algunos pesos aleatorios para la capa utilizando el método
get_weights
. Definimos un tensor de entradax
y utilizamos el métodotf.keras.backend.function
para definir una función que calcula la salida de la capa dada un tensor de entrada y los pesos de la capa. Luego llamamos a esta función con el tensor de entradax
y los pesos especificadospesos_capa
.Este método puede ser útil cuando queremos calcular la salida de una capa de manera personalizada y realizar operaciones sobre ella. Sin embargo, como se mencionó en la pregunta, la diferenciación automática puede no funcionar con
layer.set_weights
ya que no es una operación de TensorFlow. En este caso, es posible que necesitemos utilizar otros métodos para calcular los gradientes de la función de los pesos.