Я хочу обучить сеть изучать преобразования изображений, например, вращения.Это означает, что в простом виде пиксель в позиции i, j должен быть перемещен в новое местоположение i ', j'.Теперь я хочу обучить сеть, которая (опять же, в упрощенной форме) изучает матрицу преобразования M 2x2, а затем умножает каждый индекс i, j на эту матрицу, чтобы определить новое местоположение каждого пикселя.Любые идеи, как это сделать с tenorflow, как лучше всего представить и решить эту задачу?Это также должно быть дифференцируемым.Прямо сейчас моя сеть просто выводит матрицу, и я перебираю все пиксели и применяю умножение матрицы для определения новых позиций, а затем реконструирую изображение в этом порядке.Но тогда TF не находит никаких градиентов.