tensorflew的自動求導機制

什麼是自動求導機制

在 TensorFlow 中,有一種特殊的張量類型叫做梯度張量,可以用於計算模型的梯度。

TensorFlow 的梯度張量是一種特殊的張量,其中包含了模型中每個變量的梯度信息。梯度張量是 TensorFlow 的自動微分機制的基礎,可以通過 TensorFlow 的自動微分機制來計算模型的梯度。

使用方法介紹

使用 GradientTape 類的方法是:

在計算圖的上下文中創建一個 GradientTape 對象。
使用 GradientTape 對象的 watch 方法監視計算圖中的變量。
執行計算圖,並在計算圖中使用 TensorFlow 的運算符操作張量。
使用 GradientTape 對象的 gradient 方法計算模型的梯度。

使用範例

在機器學習中,我們經常需要計算函數的導數。TensorFlow 提供了強大的自動求導機制來計算導數。以下程式展示了如何使用 tf. GradientTape()方法計算函數,y(x)=x^2在x=3時的導數:

輸出如下:

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