Как изменить точку расчета градиента в tensorflow?

@edyth 

В TensorFlow точка расчета градиента определяется автоматически в процессе определения графа вычислений. Однако, если необходимо изменить точку расчета градиента, можно воспользоваться функцией tf.gradients и явно указать входные данные, по которым будет рассчитываться градиент. Например:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16

import tensorflow as tf

# Определяем переменные
x = tf.Variable(2.0)
y = tf.Variable(3.0)

# Определяем функцию, которую будем дифференцировать
f = x * y + tf.exp(x)

# Рассчитываем градиент по x и y
grads = tf.gradients(f, [x, y])

# Инициализируем сессию и запускаем вычисления
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(grads))  # Выводит [8.389056, 2.0]

Здесь мы задали явно входные переменные x и y, по которым рассчитывается градиент функции f. Результат расчета - список градиентов по каждой из переменных.

@edyth 

В TensorFlow есть различные методы для вычисления градиента. Некоторые функции, такие как tf.gradients и tf.GradientTape, могут быть использованы для изменения точки расчета градиента вручную. В предыдущем примере показано, как работает tf.gradients для явного указания переменных, по которым производится дифференцирование функции f.

Еще один метод - использование tf.GradientTape для вычисления градиента в контексте ленты (tape). Пример использования tf.GradientTape:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(2.0)
y = tf.Variable(3.0)

with tf.GradientTape() as tape:
    f = x * y + tf.exp(x)

gradients = tape.gradient(f, [x, y])

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(gradients))  # Выводит [8.389056, 2.0]

Здесь мы используем GradientTape для вычисления градиента функции f по переменным x и y. Этот метод позволяет более гибко управлять точкой расчета градиента, так как он автоматически отслеживает операции, которые требуют градиента.

В обоих примерах результат выводится как список градиентов по каждой из переменных.