Esempio n. 1
0
    def test_logsumexp6():
        x = npr.randn(1, 5)

        def f(a):
            return autograd.scipy.misc.logsumexp(a, axis=1, keepdims=True)

        check_grads(f, x)
        check_grads(lambda a: to_scalar(grad(f)(a)), x)
Esempio n. 2
0
def test_logsumexp6():
    x = npr.randn(1, 5)

    def f(a):
        return autograd.scipy.misc.logsumexp(a, axis=1, keepdims=True)

    check_grads(f, x)
    check_grads(lambda a: to_scalar(grad(f)(a)), x)
Esempio n. 3
0
def test_yn():
    x = npr.randn()**2 + 0.3
    fun = lambda x: to_scalar(autograd.scipy.special.yn(2, x))
    d_fun = grad(fun)
    check_grads(fun, x)
    check_grads(d_fun, x)
Esempio n. 4
0
def test_polygamma():
    x = npr.randn()
    fun = lambda x: to_scalar(autograd.scipy.special.polygamma(0, x))
    d_fun = grad(fun)
    check_grads(fun, x)
    check_grads(d_fun, x)
Esempio n. 5
0
 def fun(B):
     return to_scalar(
         spla.solve_triangular(A, B, trans=trans, lower=lower))
Esempio n. 6
0
 def fun(A):
     return to_scalar(spla.sqrtm(A))
Esempio n. 7
0
def test_yn():
    x = npr.randn()**2 + 0.3
    fun = lambda x: to_scalar(autograd.scipy.special.yn(2, x))
    d_fun = grad(fun)
    check_grads(fun, x)
    check_grads(d_fun, x)
Esempio n. 8
0
def test_polygamma():
    x = npr.randn()
    fun = lambda x: to_scalar(autograd.scipy.special.polygamma(0, x))
    d_fun = grad(fun)
    check_grads(fun, x)
    check_grads(d_fun, x)