tensorFlow使用的求导方法原理

最新推荐文章于 2025-01-29 15:58:59 发布
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分类专栏： 机器学习
本文介绍了TensorFlow中自动微分的基本原理，该方法通过链式法则实现梯度的自动计算，结合了符号求导与数值求导的优点。具体讲解了如何在基本操作级别上应用符号求导并保留中间结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原理：

TensorFlow使用的求导方法称为自动微分（Automatic Differentiation），它既不是符号求导也不是数值求导，而类似于将两者结合的产物。最基本的原理就是链式法则，关键思想是在基本操作（op）的水平上应用符号求导，并保持中间结果（grad）。基本操作的符号求导定义在\tensorflow\python\ops\math_grad.py文件中，这个文件中的所有函数都用RegisterGradient装饰器包装了起来，这些函数都接受两个参数op和grad，参数op是操作，第二个参数是grad是之前的梯度。

 

链式求导代码：

举个例子：

AI人工智能领域TensorFlow的模型部署指南
AI 原生应用开发的博客
07-04 1152
在人工智能领域，构建高性能模型只是成功的一半，将这些模型有效部署到生产环境并解决实际问题才是最终目标。本指南将带领您探索TensorFlow生态系统中模型部署的完整流程，从模型优化、格式转换到在各种环境（云服务器、移动设备、嵌入式系统、网页浏览器）中的部署实践。无论您是AI研究人员、软件工程师还是产品经理，本文都将提供实用的策略、代码示例和最佳实践，帮助您克服部署挑战，实现AI模型的商业价值转化。想象一下，您和团队花费数月时间研发了一个高精度的图像识别模型，在测试集上达到了98%的准确率。
『自己的工作4』TensorFlow2.0自动微分和手工求导的结果对比！
AI新视界
11-28 989
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深度学习框架应用开发：基于 TensorFlow 的函数求导分析
最新发布
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最后，通过 `tape.gradient(y, x)` 计算 `y` 关于 `x` 的导数。- `x = tf.Variable(2.0)` 和 `y = tf.Variable(3.0)`：创建两个 TensorFlow 变量 `x` 和 `y`，并分别初始化为 2.0 和 3.0。- `dz_dx = tape.gradient(z, x)` 和 `dz_dy = tape.gradient(z, y)`：分别计算 `z` 关于 `x` 和 `y` 的导数。在深度学习中，梯度计算是优化模型的关键。
TensorFlow - 求导
二分掌柜的
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函数flyfish定义域是关于输入的上域是关于输出的值域实际上是上域的一个子集上域是可能输出的集合值域则是实际输出的集合.[a, b] 这种形式表示的区间我们称作闭区间. (a, b) 这种形式表示的区间称作开区间. (a, b] 包括 b, 但不包括 a.像这样的区间称作半开区间. 反函数 函数f 的反函数, 并写作 f -1 如果 f (x) = y, 那么 f -1 (y) = x
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Aiden_yan的博客
08-15 1961
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从函数开始说明TensorFlow是如何求导的flyfish函数定义域是关于输入的上域是关于输出的值域实际上是上域的一个子集上域是可能输出的集合值域则是实际输出的集合.[a, b] 这种形式表示的区间我们称作闭区间.(a, b) 这种形式表示的区间称作开区间.(a, b] 包括 b, 但不包括 a.像这样的区间称作半开区间.反函数如果f(x)=y,那么f−1(y)=x变换f−1就像是f的撤销按钮。...
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