TensoFlow自動求導機制 『TensorFlow』第二彈_線性擬合&神經網絡擬合_恰是故人歸 下面做了三個簡單嘗試， 利用包含gradients、assign等tf函數直接構建圖進行自動梯度下降 利用優化器計算出導數，再將導數應用到變量上 直接使用優化器不顯式得到 ...

　　這節我們會介紹使用tensorflow2自動求導的方法。 　　一、Gradient tapes 　　tensorflow 提供tf.GradientTape api來實現自動求導功能。只要在tf.GradientTape()上下文中執行的操作，都會被記錄與“tape”中 ...

該參數表示是否監視可訓練變量，若為False，則無法監視該變量，則輸出也為None 手動添加監視 ...

2021-03-04 數值求導和自動求導 早在高中階段，我們就開始接觸導數，了解過常用函數的求導公式。大學時，我們進一步懂得了用極限定義導數，比如，函數 在 處的導數定義為 然而，這個定義式似乎從來沒有派上過用場，始終束之高閣。因為對我們來說，這個式子是沒法計算的， 趨近 ...

摘要：一個神經網絡有N個樣本，經過這個網絡把N個樣本分為M類，那么此時backward參數的維度應該是【N X M】 正常來說backward（）函數是要傳入參數的，一直沒弄明白backward需要傳入的參數具體含義，但是沒關系，生命在與折騰，咱們來折騰一下，嘿嘿 ...

你知道pytorch的backward求導的要求嗎？你想了解pytorch反向傳播的原理嗎？本文將記錄不同結果對求導參數的要求，並使用代碼詳細說明，本文借鑒它人博客對pytorch反向傳播原理進行解釋。 backward函數解釋 : 一. 如果是標量對向量求導(scalar對tensor ...

轉自：詳解softmax函數以及相關求導過程 這幾天學習了一下softmax激活函數，以及它的梯度求導過程，整理一下便於分享和交流！ 一、softmax函數 softmax用於多分類過程中，它將多個神經元的輸出，映射到（0,1）區間內，可以看成概率來理解，從而來進行 ...

NDArray可以很方便的求解導數，比如下面的例子：（代碼主要參考自https://zh.gluon.ai/chapter_crashcourse/autograd.html） 用代碼實現如下： 對控制流求導 NDArray還能對諸如if的控制分支進行求導 ...