38、TensorFlow 深度探索：从梯度计算到模型构建

TensorFlow 深度探索：从梯度计算到模型构建

在深度学习领域，TensorFlow 是一个强大且广泛使用的工具。本文将深入探讨 TensorFlow 中的梯度计算、模型构建等关键主题，并通过具体示例展示如何使用 Keras API 简化常见架构的实现，以及解决经典的 XOR 分类问题。

1. 非可训练张量的梯度计算

在 TensorFlow 中， tf.GradientTape 自动支持可训练变量的梯度计算。然而，对于非可训练变量和其他 Tensor 对象，我们需要使用 tape.watch() 方法来监控它们。以下是一个计算 $\frac{\partial loss}{\partial x}$ 的示例代码：

import tensorflow as tf

# 假设 x, w, b, y 已经定义
with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch(x)
    z = tf.add(tf.multiply(w, x), b)
    loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - z))
dloss_dx = tape.gradient(loss, x)
tf.print('dL/dx:', dloss_dx)

2. 多次梯度计算的资源管理

默认情况下， tf.GradientTape 只保留一次梯度计算的资源。如果需要计算多个梯度，例如 $\frac{\partial loss}{\parti