Tensorflow学习笔记(1) 利用函数修饰符@tf.custom_gradients自定义函数梯度

在tensorflow v1.12中，新定义了一个修饰符函数tf.custom_gradients，用于封装自定义的函数-导数对。

有时候我们想使用tensorflow去计算一些函数的梯度，但会碰到如下情况

def log1pexp(x):
    e = tf.exp(x)
    return tf.log(1+e)

x = tf.constant(100.)
y = log1pexp(x)
dy = tf.gradients(y,x)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(dy))

运行这段代码，命令行输出为

[nan]

这是因为数据具有不稳定性（numerical instability）。为了使计算机仍然能够输出这个导数，我们需要给出一个计算机能”hold“住的表达式，这里先上代码，再做解释：

@tf.custom_gradient
def log1pexp(x):
    e = tf