原理：

TensorFlow使用的求導(dǎo)方法稱為自動(dòng)微分（Automatic Differentiation），它既不是符號(hào)求導(dǎo)也不是數(shù)值求導(dǎo)，而類似于將兩者結(jié)合的產(chǎn)物。

最基本的原理就是鏈?zhǔn)椒▌t，關(guān)鍵思想是在基本操作（op）的水平上應(yīng)用符號(hào)求導(dǎo)，并保持中間結(jié)果（grad）。

基本操作的符號(hào)求導(dǎo)定義在\tensorflow\python\ops\math_grad.py文件中，這個(gè)文件中的所有函數(shù)都用RegisterGradient裝飾器包裝了起來，這些函數(shù)都接受兩個(gè)參數(shù)op和grad，參數(shù)op是操作，第二個(gè)參數(shù)是grad是之前的梯度。

鏈?zhǔn)角髮?dǎo)代碼：

舉個(gè)例子：

補(bǔ)充：聊聊Tensorflow自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制

自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制

在即時(shí)執(zhí)行模式下，Tensorflow引入tf.GradientTape()這個(gè)“求導(dǎo)記錄器”來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)求導(dǎo)。

計(jì)算函數(shù)y(x)=x^2在x = 3時(shí)的導(dǎo)數(shù)：

import tensorflow as tf
#定義變量
x = tf.Variable(initial_value = 3.)

#在tf.GradientTape()的上下文內(nèi)，所有計(jì)算步驟都會(huì)被記錄以用于求導(dǎo)
with tf.GradientTape() as tape:
    #y = x^2
    y = tf.square(x)
#計(jì)算y關(guān)于x的導(dǎo)數(shù)(斜率，梯度)
y_grad = tape.gradient(y,x)
print([y,y_grad])

輸出：

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

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。