问题标签 [custom-operator]

我正在尝试使用此Tensorflow Doc在Google Colab的 Tensorflow 中添加自定义操作。但是，在构建时出现此错误。

构建命令是，

知道在这种情况下有什么问题吗？

我使用本教程和问题在 Tensorflow 中编写了一个自定义运算符。它与两个张量完美配合。但是当我将它插入CNN 模型时，它无法正常工作。

我不需要更新这个自定义操作的权重，因为这是一个固定的操作。因此，我尝试使用tf.RegisterGradient和ops.RegisterGradient来传递相同的梯度（[grad, grad]）、零和无（[None, None]）。我什至尝试过使用 ops.NotDifferentiable。但问题依然存在。

我的猜测是我无法正确使用渐变。因为，没有这部分，CNN 模型可以完美运行，但是当我添加它时，输出图像变为black或gray。

我怎样才能正确地做到这一点？

尝试对两个数组求和 ( [1.0, 2.0] + [3.0, 4.0]) 在 Rust 中失败，因为没有为数组定义加法。我试图重载操作：

然而，现在 rustc 表示这是不允许的：“<em>只有在当前 crate 中定义的特征才能为任意类型实现”。Rust 也不允许定义自定义运算符，例如.+用于元素加法的 orso。

为什么我会想要这样的东西？我正在考虑使用 Rust 进行数值计算，已经厌倦了 Julia 的动态类型，当它无法专门化函数时，我会浪费时间试图降低隐藏的内存分配。但是，要求自定义类型和样板代码对两个数组求和似乎不太实用。对于大数组，当然想要使用其他东西；有ndarray，但基于只是试图将其包装成一般LinearOperator特征，由于缺乏AbstractArraytrait 或 enum 来涵盖具体的数组和视图，以及有些奇怪的 rhs-only 生命周期（尽管后者也可能只是我试图学习生命周期）。但是对于到处发生的简单的小而快速的“内循环”计算来说，这样的事情既不可行也不高效。另一方面，必须使用 ascii-literal 函数进行标准数学运算也无助于可读性。

有任何想法吗？未来是否有希望获得自定义（unicode）运算符或至少能够在本地重载标准运算符？（如果有人想抱怨用户可能定义了无意义的不可读运算符，我可以对按位运算符说同样的话。说真的，在 2021 年，你把它们放在语言本身中？！？）