Tensorflow 2.x源码详解之第三章:导数(梯度/GradientTape)
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。
本文主要介绍了Tensorflow 2.x源码详解之第三章:导数(梯度/GradientTape),希望能对学习TensorFlow 2的同学有所帮助。
文章目录
- 1. 一阶梯度(导数或微分)
- 1.1 初识梯度计算
- 1.2 监控
- 1.3 中间结果求梯度
- 1.4 多次调用
- 1.5 模型梯度
- 1.6 非标量目标梯度
- 1.7 常见问题
- 2. 高阶梯度
1. 一阶梯度(导数或微分)
1.1 初识梯度计算
x = tf
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