本文介绍了TensorFlow中反向自动求导的实现方案。通过两阶段执行图：前向阶段计算节点值，反向阶段计算偏导数，依赖于链式法则逐步完成求导过程。
一、前述
反向自动求导是 TensorFlow 实现的方案，首先，它执行图的前向阶段，从输入到输出，去计算节点
值，然后是反向阶段，从输出到输入去计算所有的偏导。
二、具体
1、举例
图是第二个阶段，在第一个阶段中，从 x =3和 y =4开始去计算所有的节点值
f ( x / y )=x 2 * y + y + 2
求解的想法是逐渐的从图上往下，计算 f ( x , y )的偏导，使用每一个连续的节点，直到我们到达变量节
点，严重依赖链式求导法则！
2.具体过程：
因为n7是输出节点，所以f=n7，所以
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