在过去的几天里，我一直在尝试使用TensorFlow，但我不确定我编写的函数是否会破坏神经网络中的反向传播。在尝试将这个函数集成到神经网络之前，我想在这里问问。基本设置是我想用以下方式添加两个矩阵：

op = tf.add(tfObject, tfImageBackground)

其中tfImageBackground是一个常量图像（例如，一个尺寸为800×800的RGBA图像，其中R = G = B = A = 0），而tfObject也是一个相同维度的矩阵，但我们通过我所不确定的函数获取它：

def getObject(vector):    objectId = vector[0]    x = vector[1]    y = vector[2]    xEnd = baseImageSize-(x+objectSize)    yStart =baseImageSize- (y+objectSize)    padding = tf.convert_to_tensor([[x, xEnd], [yStart, y],[0,0]])    RTensor = tfObjectMatrix[objectId,:,:,0:1]    GTensor = tfObjectMatrix[objectId,:,:,1:2]    BTensor = tfObjectMatrix[objectId,:,:,2:3]    ATensor = tfObjectMatrix[objectId,:,:,3:4]    paddedR = tf.pad(tensor = RTensor,        paddings= padding,        mode='Constant',        name='padAverageRed',        constant_values=255)    ...    generates padding for every channel    ...    finalTensor=tf.concat([paddedR, paddedG, paddedB, paddedA], 2)    return finalTensor

tfObjectMatrix是一组不会改变的图像。我确实检查了是否能够从op生成tf.gradient，结果是可以的。不过，我不确定这是否足以让反向传播正常工作。

感谢你们的时间和努力。任何输入都将不胜感激。

回答：

TensorFlow默认情况下会对所有内容进行反向传播。根据你的代码，所有内容都会在优化器的训练操作中接收梯度。所以回答你的问题，反向传播会工作。

唯一需要考虑的是，你说tfObjectMatrix是一组不会改变的图像。所以你可能不希望它接收任何梯度。因此，你可能需要考虑使用tf.stop_gradient()，并像OM = tf.stop_gradient( tfObjectMatrix )这样使用，然后在你的函数中使用OM。