这篇文章给大家介绍了“TensorFlow自动求导原理是什么，具体怎么实现”的相关知识，讲解详细，步骤过程清晰，有一定的借鉴学习价值，因此分享给大家做个参考，感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。

原理：

TensorFlow使用的求导方法称为自动微分（Automatic Differentiation），它既不是符号求导也不是数值求导，而类似于将两者结合的产物。

最基本的原理就是链式法则，关键思想是在基本操作（op）的水平上应用符号求导，并保持中间结果（grad）。

基本操作的符号求导定义在\tensorflow\python\ops\math_grad.py文件中，这个文件中的所有函数都用RegisterGradient装饰器包装了起来，这些函数都接受两个参数op和grad，参数op是操作，第二个参数是grad是之前的梯度。

链式求导代码：

举个例子：

补充：聊聊Tensorflow自动求导机制

自动求导机制

在即时执行模式下，Tensorflow引入tf.GradientTape()这个“求导记录器”来实现自动求导。

计算函数y(x)=x^2在x = 3时的导数：

import tensorflow as tf
#定义变量
x = tf.Variable(initial_value = 3.)

#在tf.GradientTape()的上下文内，所有计算步骤都会被记录以用于求导
with tf.GradientTape() as tape:
    #y = x^2
    y = tf.square(x)
#计算y关于x的导数(斜率，梯度)
y_grad = tape.gradient(y,x)
print([y,y_grad])

输出：

[<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=9.0>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=6.0>]

以上就是关于“TensorFlow自动求导原理是什么，具体怎么实现”的相关知识，感谢各位的阅读，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。