Tensorflow2.0中如何自動求梯度,很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。
10余年建站經驗, 成都網站設計、網站建設、外貿網站建設客戶的見證與正確選擇。創新互聯建站提供完善的營銷型網頁建站明細報價表。后期開發更加便捷高效,我們致力于追求更美、更快、更規范。
對于給定函數:y(w)=aw^2+bw+c
數學求導得:dy/dw=2aw+b
那么,(a,b,c,w)=(1,2,3,4)處的導數,dy/dw=2 * 1 *4 + 2=10
而在Tensorflow2.0中,梯度可以自動求取。具體代碼如下:
import tensorflow as tf a=tf.constant(1.)b=tf.constant(2.)c=tf.constant(3.)w=tf.constant(4.)with tf.GradientTape() as tape: # 構建梯度環境tape.watch([w]) # 對w求梯度,并跟蹤列表y=a*w**2+b*w+c # 構建目標函數[dy_dw] = tape.gradient(y, [w]) # 函數y對w求導print(dy_dw) # 打印出導數
運行結果:
看完上述內容是否對您有幫助呢?如果還想對相關知識有進一步的了解或閱讀更多相關文章,請關注創新互聯行業資訊頻道,感謝您對創新互聯的支持。