TensoFlow自动求导机制 『TensorFlow』第二弹_线性拟合&神经网络拟合_恰是故人归 下面做了三个简单尝试， 利用包含gradients、assign等tf函数直接构建图进行自动梯度下降 利用优化器计算出导数，再将导数应用到变量上 直接使用优化器不显式得到 ...

　　这节我们会介绍使用tensorflow2自动求导的方法。 　　一、Gradient tapes 　　tensorflow 提供tf.GradientTape api来实现自动求导功能。只要在tf.GradientTape()上下文中执行的操作，都会被记录与“tape”中 ...

该参数表示是否监视可训练变量，若为False，则无法监视该变量，则输出也为None 手动添加监视 ...

2021-03-04 数值求导和自动求导 早在高中阶段，我们就开始接触导数，了解过常用函数的求导公式。大学时，我们进一步懂得了用极限定义导数，比如，函数 在 处的导数定义为 然而，这个定义式似乎从来没有派上过用场，始终束之高阁。因为对我们来说，这个式子是没法计算的， 趋近 ...

摘要：一个神经网络有N个样本，经过这个网络把N个样本分为M类，那么此时backward参数的维度应该是【N X M】 正常来说backward（）函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿 ...

你知道pytorch的backward求导的要求吗？你想了解pytorch反向传播的原理吗？本文将记录不同结果对求导参数的要求，并使用代码详细说明，本文借鉴它人博客对pytorch反向传播原理进行解释。 backward函数解释 : 一. 如果是标量对向量求导(scalar对tensor ...

转自：详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！ 一、softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行 ...

NDArray可以很方便的求解导数，比如下面的例子：（代码主要参考自https://zh.gluon.ai/chapter_crashcourse/autograd.html） 用代码实现如下： 对控制流求导 NDArray还能对诸如if的控制分支进行求导 ...