好资源导航 » 文章资讯 » TensorFlow Autodiff自动微分详解

TensorFlow Autodiff自动微分详解

2023-07-22 00:10:04 69

如下所示：

withtf.GradientTape(persistent=True)astape:
z1=f(w1,w2+2.)
z2=f(w1,w2+5.)
z3=f(w1,w2+7.)
z=[z1,z3,z3]
[tape.gradient(z,[w1,w2])forzin(z1,z2,z3)]

输出结果

[[,
],
[,
],
[,
]]
withtf.GradientTape(persistent=True)astape:
z1=f(w1,w2+2.)
z2=f(w1,w2+5.)
z3=f(w1,w2+7.)
z=[z1,z2,z3]
tape.gradient(z,[w1,w2])

输出结果

[,

]

总结：如果对一个listz=[z1,z2,z3]求微分，其结果将自动求和，而不是返回z1、z2和z3各自对[w1,w2]的微分。

补充知识：Python/Numpy矩阵运算符号@

如下所示：

A=np.matrix('31;82')

B=np.matrix('61;79')

A@B
matrix([[25,12],
[62,26]])

以上这篇TensorFlowAutodiff自动微分详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。

声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：czq8825#qq.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。

返回顶部
514930285
czq8825@qq.com

TensorFlow Autodiff自动微分详解

热门推荐

随机推荐