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正十七

2022-02-14

已采纳

需要你把optimizer的运行拆出来自己实现，这样就可以得到梯度的tensor，code大概如下，具体你可以再搜搜：

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(..)
grads = optimizer.compute_gradients(loss)
grad_summ_op = tf.summary.merge([tf.summary.histogram("%s-grad" % g[1].name, g[0]) for g in grads])
grad_vals = sess.run(fetches=grad_summ_op, feed_dict = feed_dict)
writer['train'].add_summary(grad_vals)

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华8053028

非常感谢！

2022-02-15

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