tf.GradientTape() 示例

简单写写，代码请自行补全

# 定义模型
model = keras.Sequential([ layers.Dense(256, activation='relu'),layers.Dense(10)])

# 定义优化器
optimizer = optimizers.SGD(learning_rate=0.001)

# 定义损失函数
def loss(x,y):loss = tf.reduce_sum(tf.square(out - y)) / x.shape[0]return loss

# 定义梯度函数
@tf.function # 加速函数
def grads(inputs,label):with tf.GradientTape() as tape:  # 自动求导predictions = model(inputs)  # 预测值loss = loss(labels,  # 标签predictions  # 预测值)  # 损失值grads = tape.gradient(  # 梯度loss,  # 损失值model.trainable_variables  # 模型变量（自动更新） )return grads

# 训练模型
for i in epoch:# 计算梯度grads = grads(inputs,  # 输入数据label  # 标签数据)#  反向传播，调整参数optimizer.apply_gradients(zip(grads,   # 梯度值model.trainable_variables  # 模型变量（自动更新） ))

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