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我在 Xcode 中安装了 TensorFlow 工具链,并尝试运行来自 S4TF GitHub 页面的示例片段。我收到以下错误:
JVP does not exist. Differential-first differentiation APIs are experimental and should not be used.
然后我尝试在 Google Colab 上做同样的事情,但得到了同样的错误。这是我尝试运行的代码片段:
@differentiable
func f(_ x: Float) -> Float {
x * x
}
let dfdx = derivative(of: f)
dfdx(3) // 6
我知道这是我第一次运行 S4TF 并且我不知道很多事情,所以这可能是我的一个愚蠢的错误:)
最佳答案
您看到该错误是因为您正在尝试采用正向模式导数,而 Swift 自动微分系统尚未实现对此的支持。当前的实现支持反向模式微分,因此您可以使用 gradient
运算符来获取您想要的结果:
@differentiable
func f(_ x: Float) -> Float {
x * x
}
let dfdx = gradient(of: f)
dfdx(3) // 6
正向模式差异化支持正在进行中,但目前的重点是逆向模式实现的上游并首先对其进行完善。作为免责声明,我在 Swift for TensorFlow 团队工作。
关于swift - 出现 fatal error "JVP does not exist. Differential-first differentiation APIs are experimental and should not be used.",我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61037711/
我想解决在用 Java 编写的 Informix 存储过程中加载资源的非常具体的问题。我有 IFX v12 和 IBM Java 1.7,当我想从类路径(即某些属性文件)加载任何资源时,我收到 IOE
我在 Xcode 中安装了 TensorFlow 工具链,并尝试运行来自 S4TF GitHub 页面的示例片段。我收到以下错误: JVP does not exist. Differential-f
我在 Xcode 中安装了 TensorFlow 工具链,并尝试运行来自 S4TF GitHub 页面的示例片段。我收到以下错误: JVP does not exist. Differential-f
我是一名优秀的程序员,十分优秀!