TensorFlow学习（四）：梯度带(GradientTape)，优化器(Optimizer)和损失函数(losses)

最新推荐文章于 2025-07-16 13:43:08 发布

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#深度学习 #tensorflow #训练

更新时间：

2017.5.9 简化了很多不需要的内容，关注重点。
2019.4.17 更新到tensorflow 2.x,添加自动求导和新版本的optimizer

因为tensorflow 2.x相对于tensorflow 1.x的变动，API变更和思路也变化了，这节重点介绍的为梯度带(GradientTape)和优化器(Optimizer)
因为大多数机器学习任务就是最小化损失，在损失定义的情况下，后面的工作就交给优化器啦。因为深度学习常见的是对于梯度的优化，也就是说，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。

一.梯度带tf.GradientTape

梯度带是新版本tensorflow非常常用的一个特性了，因为一旦涉及到计算梯度的问题就离不开这个新的API，下面通过几个例子来介绍一下这个API。首先说明，下面的几个例子比较偏底层一点，需要非常少量和简单的一元和多元微分的知识。
例一：一元和二元求导

import tensorflow as tf

def gradient_test():
    #-------------------一元梯度案例---------------------------
    print("一元梯度")
    x=tf.constant(value=3.0)
    with tf.GradientTape(persistent=True,watch_accessed_variables=True) as tape:
        tape.watch(x)
        y1=2*x
        y2=x*x+2
        y3=x*x+2*x
    #一阶导数
    dy1_dx=tape.gradient(target=y1,sources=x)
    dy2_dx = tape.gradient(target=y2, sources=x)
    dy3_dx = tape.gradient(target=y3, sources=x)
    print("dy1_dx:",d