什麼時候應該定義一個新的TensorFlow操作？

Question

對於我的應用程序，我只能使用預定義的操作來創建一個新函數。在這種情況下是否需要定義一個新的操作？

僞代碼爲我的功能是：

z1 = myGauss(arg, arg2) 

def myGauss(arg, arg2): 
    # Here I only used defined tensorflow operations 

Answer 1

如果你能實現自己爲自己設定與現有的OPS的成分做的，那麼這是偉大的！你不需要需要創建一個新的操作。

但是有一些情況，我們認爲有必要建立一個新的運算，：

• 有時你可以通過融合 OPS一起到一個單一的運算來獲得性能。例如，許多"training" ops都具有融合實現，儘管它們最初是使用簡單操作實現的。

• 另一個例子是當你想定義一個ops組合的梯度（因爲它更有效或穩定的考慮整個表達式）。這是像tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()這樣的操作符的基本原理。