with tf.GradientTape() as tape 梯度带 Tensorflow自动求导API

最新推荐文章于 2025-06-25 17:17:01 发布

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#神经网络 #深度学习 #tensorflow #python

本文介绍了TensorFlow的tf.GradientTape API，该API用于自动微分，记录上下文中的操作以计算函数的导数。在TensorFlow中，trainable的tf.Variable可以自动求导，也可以通过watch方法手动管理。文章展示了从简单的一元到多元函数的求导示例，并讨论了在网络训练中的应用，特别是在误差反向传播算法中的权重更新过程。

梯度带(Gradientape)的定义

TensorFlow 为自动微分提供了 tf.GradientTape API ，根据某个函数的输入变量来计算它的导数。Tensorflow 会把 ‘tf.GradientTape’ 上下文中执行的所有操作都记录在一个磁带上 (“tape”)。然后基于这个磁带和每次操作产生的导数，用反向微分法（“reverse mode differentiation”）来计算这些被“记录在案”的函数的导数。

使用范围

tf.Variable 或 tf.compat.v1.get_variable （相对于tf.constant）并设置为Trainable的变量可进行自动求导。
或者使用watch方法手动进行管理的变量的求导。

watch方法

最简单的实现y=x*x的求导

x = tf.constant(3.0)
with tf.GradientTape() as g:
  g.watch(x)
  y = x * x
dy_dx = g.gradient(y, x) # Will compute to 6.0

y=x*x的二阶求导

x = tf.constant(3.0)
with tf

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with tf.GradientTape() as tape

qq_40107571的博客

06-23

1348

with tf.GradientTape() as tape 梯度带 Tensorflow自动求导API

tensorflow2.x学习笔记四：自动微分机制(tf.GradientTape)

耐心的小黑的博客

04-03

2295

参考链接：eat_tensorflow2_in_30_days 神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯...

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深度学习笔记-tf.GradientTape用法详解

wangheng673的博客

10-23

8540

TensorFlow GradientTap 用法详解最近看到莫凡老师上传的GAN相关的代码时, 发现莫凡老师写的GAN网络的代码使用了tf.GradientType()进行先计算模型的梯度,然后利用优化器的apply_gradients()方法进行训练优化,于是查了一下相应的api总结出了此篇文档. 简单的梯度计算 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3.) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x)

关于tf.GradientTape()的常用方法

m0_52060121的博客

07-01

2487

关于tf.GradientTape()的常用方法

tf.GradientTape详解：梯度求解利器

lizz2276的博客

07-14

1412

tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中，从文件路径也可以大概看出，GradientTape是eager模式下计算梯度用的，而eager模式（eager模式的具体介绍请参考文末链接）是TensorFlow 2.0的默认模式，因此tf.GradientTape是官方大力推荐的用法。下面就来具体介绍GradientTape的原理和使用。 Tape在英文中是胶带，磁带的含义，用在这里是由于eager模式带来的影响。在TensorFlow 1.

TensorFlow学习笔记（9）GradientTape与文本分类

m0_63848276的博客

12-23

548

tensorflow官网学习笔记

TensorFlow2.0 中 GradientTape()函数详解

Asdas_的博客

03-21

4424

TensorFlow2.0 中 GradientTape()函数详解一、函数 tf.GradientTape( persistent=False, watch_accessed_variables=True ) 二、作用 tensorflow 提供tf.GradientTape api来实现自动求导功能。只要在tf.GradientTape()上下文中执行的操作，都会被记录与“tape...

import tensorflow as tf X = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) y = tf.constant([[10.0], [20.0]]) class Linear(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() self.dense = tf.keras.layers.Dense( units=1, activation=None, kernel_initializer=tf.zeros_initializer(), bias_initializer=tf.zeros_initializer() ) def call(self, input): output = self.dense(input) return output # 以下代码结构与前节类似 model = Linear() optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) for i in range(100): with tf.GradientTape() as tape: y_pred = model(X) # 调用模型 y_pred = model(X) 而不是显式写出 y_pred = a * X + b loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) # 使用 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.variables)) print(model.variables)

最新发布

08-19

with tf.GradientTape() as tape: # 前向传播：计算模型预测值 y_pred = model(X) # 调用模型，得到预测值 # 计算损失函数：均方误差（MSE） loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y)) # 计算损失函数...

gradient tape有问题_NLP实战篇之tf2中tensor、variable、gradient、ops

weixin_42609225的博客

01-12

832

本文是基于tensorflow2.2.0版本，介绍了tf中变量、张量的概念，tf中梯度的计算方式和tensor相关的操作。实战系列篇章中主要会分享，解决实际问题时的过程、遇到的问题或者使用的工具等等。如问题分解、bug排查、模型部署等等。相关代码实现开源在：https://github.com/wellinxu/nlp_store ，更多内容关注知乎专栏(或微信公众号)：NLP杂货铺。变...

with tf.GradientTape() as tape:用法简介

GHL_17768588743的博客

06-25

440

代码创建了模拟数据，定义了可训练变量，在训练循环中使用GradientTape记录计算图并计算梯度，最后更新模型参数。是 TensorFlow 中的一个上下文管理器，用于自动记录计算图中的梯度信息。以下是使用tf.GradientTape()的完整示例，展示如何训练一个简单的线性回归模型。‌：通过这个机制，TensorFlow可以自动计算变量的梯度，无需手动推导数学公式。块内执行的所有TensorFlow操作都会被自动记录，用于后续的梯度计算。

TensorFlow2.X—tf.GradientTape()结合tf.Keras使用

一只攻城狮的博客

03-07

1719

tf.GradientTape()结合Keras使用如何在tf.keras中自定义梯度下降，主要是我们需要更改模型中的model.fit部分，我们需要明白模型在训练的时候都干了那些事情。首先我们需要设置模型需要训练多少个epoch；再者我们需要确定batch_size的大小已确定每次便利一遍训练样本需要运行几次；接下来就是求导，运行梯度下降，更新函数；最后验证验证集样本。这里有一个...

[TensorFlow]梯度带GradientTape

weixin_47223090的博客

08-09

417

参考文献：https://blog.csdn.net/guanxs/article/details/102471843 在TensorFlow 1.x静态图时代，我们知道每个静态图都有两部分，一部分是前向图，另一部分是反向图。反向图就是用来计算梯度的，用在整个训练过程中。而TensorFlow 2.0默认是eager模式，每行代码顺序执行，没有了构建图的过程（也取消了control_dependency的用法）。但也不能每行都计算一下梯度吧？计算量太大，也没必要。因此，需要一个上下文管理器（context

TensorFlow2.0自动求导机制(tf.GradientTape的用法)

鹏啊鹏

03-28

3555

Tensorflow2.0自动求导机制在机器学习中，我们经常需要计算函数的导数，Tensorflow提供了自动求导机制来计算导数。 1 使用tf.GradientTape()计算y=x2y=x^2y=x2的导数 import tensorflow as tf # tf为2.0版本 python版本为3.6 x = tf.Variable(initial_value = 3.0) # 定义变量x，初始化为3 with tf.GradientTape() as tape: # 在tf.GradientTap

tensorflow GradientTape

weixin_43654661的博客

02-26

1237

tensorflow 自动求导官方API x = tf.constant(3.0) with tf.GradientTape() as g: g.watch(x) y = x * x dy_dx = g.gradient(y, x) # Will compute to 6.0 上面是是对方程y=x2y=x^2y=x2的一阶求导，即(y′=2x∣x=3.0)(y&#x27; = ...

TensorFlow的GradientTape计算梯度的方式

qq_43281582的博客

04-16

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TensorFlow的GradientTape计算梯度的方式

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Ruanes的博客

05-11

550

tf.GradientTape是可以记录Tensorflow中自动微分的操作，如果计算操作在tf.GradientTape下执行，并且至少有一个输入被“监视”，那么该操作就会被记录。使用方法： import tensorflow as tf x = tf.Variable(0.0, dtype=tf.float32) # 变量Variable将会被自动“监视” # 常量 a = tf.constant(1.0, dtype=tf.float32) b = tf.constant(-2.0, dtype=

Tensorflow2.1计算梯度的tf.GradienTape()函数

进击的Explorer

03-25

1851

TensorFlow 2.0默认是eager模式，每行代码顺序执行。有一个上下文管理器（context manager）来连接需要计算梯度的函数和变量，方便求解同时也提升效率。 tf.GradientTape ( persistent=False, watch_accessed_variables=True ) 参数说明： persistent - 布尔值，用来指定新创建的g...

tf计算矩阵维度_tensorflow计算图与自动求导——tf.GradientTape

weixin_35758901的博客

01-03

1141

文章共分为4部分基于计算图的求导GradientTape 关键方法解析【注意！】GradientTape 不记录 assign 类操作高级玩法1 基于计算图的求导GradientTape 可以理解为“梯度流记录磁带”：在记录阶段：记录被 GradientTape 包裹的运算过程中，依赖于 source node （被 watch “监视”的变量）的关系图（计算图）；在求导阶段：通过搜索 sour...