混凝土（）将渐变设置为0？

Question

有没有办法用tf扫描？具体地说，我有这个代码用于Theano，我无法将此代码转换为Tensorflow。我尝试过使用标准的循环和张量切片和连接，但我认为它在优化中无法获得梯度。在

    stick_segment = theano.shared(value=np.zeros((batch_size,), dtype=theano.config.floatX), name='stick_segment')
    remaining_stick = theano.shared(value=np.ones((batch_size,), dtype=theano.config.floatX), name='remaining_stick')

    def compute_latent_vars(i, stick_segment, remaining_stick, v_samples):
        # compute stick segment                                                                                                     
        stick_segment = v_samples[:,i] * remaining_stick
        remaining_stick *= (1-v_samples[:,i])
        return (stick_segment, remaining_stick)

    (stick_segments, remaining_sticks), updates = theano.scan(fn=compute_latent_vars,
                                                              outputs_info=[stick_segment, remaining_stick],sequences=T.arange(latent_size-1),
                                                              non_sequences=[v_samples], strict=True)

我能够将Theano代码转换为Tensorflow，但是我无法得到梯度。也就是说，代码是：

^{pr2}$

但当我看到π或rem的梯度时，它们是非零的。但是当我看到z的梯度时，所有的都是0。是因为concat公司？有什么方法可以防止这个问题吗？在