Python – tensorflow.gradients()

TensorFlow是一个建立在数据流图上的深度学习框架。TensorFlow.gradients()是TensorFlow中的一个函数。它返回一组张量，表示计算所使用的变量相对于某个张量的梯度。该函数用于自动微分。

语法

下面是tensorflow.gradients()函数的语法：

tf.gradients(
    ys,
    xs,
    grad_ys=None,
    name='gradients',
    colocate_gradients_with_ops=False,
    gate_gradients=False,
    aggregation_method=None,
    stop_gradients=None
)

参数说明：

• ys：张量或张量列表，是需要求梯度的目标张量。
• xs：张量或张量列表，是需要针对它们求梯度的张量。
• grad_ys：张量或张量列表，与ys具有相同的形状，与ys中的每个张量一一对应。表示ys在grad_ys方向上的梯度，默认为None。
• name：操作名称。默认为'gradients'。
• colocate_gradients_with_ops：布尔值。如果为True，则将梯度与输入张量的操作放在同一个设备上。默认为False。
• gate_gradients：布尔值。如果为True，则该函数返回None而不是引发异常当有gradients不支持时。默认为False。
• aggregation_method：指定梯度聚合方式的字符串，可以是GradientDescentOptimizer，AdagradOptimizer，MomentumOptimizer和AdamOptimizer中的任何一种。默认为None。
• stop_gradients：用于指定与xs对应的张量列表，这些张量的梯度应该停止向后传播。默认为None。

返回值

tensorflow.gradients()函数返回一个张量列表，表示第二个参数中的每个张量相对于第一个参数中的每个张量的梯度。如果ys是一个张量，那么返回的列表将包含一个元素，即ys关于xs的梯度。否则，列表的长度等于ys的长度，并且返回的每个元素都是ys[i]关于xs的梯度。

下面是一个tensorflow.gradients()函数的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义一个计算图
x = tf.Variable(2.0)
y = 3 * x**2 + 4 * x + 5

# 计算y关于x的导数
dy_dx = tf.gradients(y, x)

# 创建一个会话并运行计算图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    gradient = sess.run(dy_dx)
    print(gradient)

结果为：

[22.0]

上面的代码计算了目标张量y关于变量x的导数。结果列表中的唯一元素是dy / dx = 3 * x ** 2 + 4 * x + 5，在x = 2.0处的值为22.0。