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我对 tensorflow gradient documentation 中的示例感到困惑用于计算梯度。
Trung tâm cá nhân
Điều phát hành
từ bỏa = tf.constant(0.)
b = 2 * a
g = tf.gradients(a + b, [a, b])
với tf.Session() là sess:
print(sess.run(g))
được cho [3.0, 1.0]
我觉得我真的遗漏了一些明显的东西，但是如果 Một 本质上是 0 Vì thế b 因此 a+b = 0。那么关于 a 和 b 的微分零如何给你类似 [3.0, 1.0] 的东西。
我相信我在这里误解了 tensorflows 结构/语法。
câu trả lời hay nhất
为了比较，考虑实值函数 f :R → R 一个实变量，由 f< 给出/em>(x) = 10 x。这里，f'(x) = 10，与 x 的值无关，所以特别是 f' (0) = 10。
类似地，如教程中所述，或多或少的定义是 total derivative的 (Một, b) ↦ Một + b vì b(Một) = 2 Một 是 (3, 1)，与 Một 无关。
举个不那么简单的例子，让我们考虑一下
a = tf.constant(5.)
b = 2 * a
g = tf.gradients(a**3 + 2*b**2, [a, b])
với tf.Session() là sess:
print(sess.run(g))
这里，关于 Một 的全导数是 Một ↦ Một³ + 2(2 Một)² = Một³ + 8 Một² 变成 Một ↦ 3 Một² + 16 < em>a，而关于 b 的导数是 Một ↦ 4 b(Một ) = 8 một。因此，在 Một = 5 时，我们期望结果为 (3 · 5² + 16 · 5, 8 · 5) = (155, 40)，并运行你得到的代码。
关于python - 计算 tensorflow 梯度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51685934/
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Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!