小编这次要给大家分享的是浅谈Tensorflow中k.gradients()和tf.stop_gradient()，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
上周在实验室开荒某个代码，看到中间这么一段，对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉，特此周末进行重新并总结。
y = xx + K.stop_gradient(rounded - xx)
这代码最终调用位置在tensoflow.python.ops.gen_array_ops.stop_gradient(input, name=None)，关于这段代码为什么这样写的意义在文末给出。
【stop_gradient()意义】
用stop_gradient生成损失函数w.r.t.的梯度。
【tf.gradients()理解】
tf中我们只需要设计我们自己的函数，tf提供提供强大的自动计算函数梯度方法，tf.gradients()。
tf.gradients( ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None, stop_gradients=None, unconnected_gradients=tf.UnconnectedGradients.NONE )
gradients() adds ops to the graph to output the derivatives of ys with respect to xs. It returns a list of Tensor of length len(xs) where each tensor is the sum(dy/dx) for y in ys.
1、tf.gradients()实现ys对xs的求导
2、ys和xs可以是Tensor或者list包含的Tensor
3、求导返回值是一个list，list的长度等于len(xs)
eg.假设返回值是[grad1, grad2, grad3]，ys=[y1, y2]，xs=[x1, x2, x3]。则计算过程为:
import numpy as np
import tensorflow as tf
#构造数据集
x_pure = np.random.randint(-10, 100, 32)
x_train = x_pure + np.random.randn(32) / 32
y_train = 3 * x_pure + 2 + np.random.randn(32) / 32
x_input = tf.placeholder(tf.float32, name='x_input')
y_input = tf.placeholder(tf.float32, name='y_input')
w = tf.Variable(2.0, name='weight')
b = tf.Variable(1.0, name='biases')
y = tf.add(tf.multiply(x_input, w), b)
loss_op = tf.reduce_sum(tf.pow(y_input - y, 2)) / (2 * 32)
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss_op)
gradients_node = tf.gradients(loss_op, w)
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
for i in range(20):
_, gradients, loss = sess.run([train_op, gradients_node, loss_op], feed_dict={x_input: x_train[i], y_input: y_train[i]})
print("epoch: {} \t loss: {} \t gradients: {}".format(i, loss, gradients))
sess.close()自定义梯度和更新函数
import numpy as np
import tensorflow as tf
#构造数据集
x_pure = np.random.randint(-10, 100, 32)
x_train = x_pure + np.random.randn(32) / 32
y_train = 3 * x_pure + 2 + np.random.randn(32) / 32
x_input = tf.placeholder(tf.float32, name='x_input')
y_input = tf.placeholder(tf.float32, name='y_input')
w = tf.Variable(2.0, name='weight')
b = tf.Variable(1.0, name='biases')
y = tf.add(tf.multiply(x_input, w), b)
loss_op = tf.reduce_sum(tf.pow(y_input - y, 2)) / (2 * 32)
# train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss_op)
#自定义权重更新
grad_w, grad_b = tf.gradients(loss_op, [w, b])
new_w = w.assign(w - 0.01 * grad_w)
new_b = b.assign(b - 0.01 * grad_b)
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(20):
_, gradients, loss = sess.run([new_w, new_b, loss_op], feed_dict={x_input: x_train[i], y_input: y_train[i]})
print("epoch: {} \t loss: {} \t gradients: {}".format(i, loss, gradients))
sess.close()【tf.stop_gradient()理解】
在tf.gradients()参数中存在stop_gradients，这是一个List，list中的元素是tensorflow graph中的op，一旦进入这个list，将不会被计算梯度，更重要的是，在该op之后的BP计算都不会运行。
import numpy as np import tensorflow as tf a = tf.constant(0.) b = 2 * a c = a + b g = tf.gradients(c, [a, b]) with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() print(sess.run(g)) #输出[3.0, 1.0]
在用一个stop_gradient()的例子
import tensorflow as tf #实验一 w1 = tf.Variable(2.0) w2 = tf.Variable(2.0) a = tf.multiply(w1, 3.0) a_stoped = tf.stop_gradient(a) # b=w1*3.0*w2 b = tf.multiply(a_stoped, w2) gradients = tf.gradients(b, xs=[w1, w2]) print(gradients) #输出[None, <tf.Tensor 'gradients/Mul_1_grad/Reshape_1:0' shape=() dtype=float32>] #实验二 a = tf.Variable(1.0) b = tf.Variable(1.0) c = tf.add(a, b) c_stoped = tf.stop_gradient(c) d = tf.add(a, b) e = tf.add(c_stoped, d) gradients = tf.gradients(e, xs=[a, b]) with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() print(sess.run(gradients)) #因为梯度从另外地方传回，所以输出 [1.0, 1.0]
【答案】
开始提出的问题，为什么存在那段代码：
t = g(x)
y = t + tf.stop_gradient(f(x) - t)
这里，我们本来的前向传递函数是XX，但是想要在反向时传递的函数是g(x)，因为在前向过程中，tf.stop_gradient()不起作用，因此+t和-t抵消掉了，只剩下f(x)前向传递；而在反向过程中，因为tf.stop_gradient()的作用，使得f(x)-t的梯度变为了0，从而只剩下g(x)在反向传递。
看完这篇关于浅谈Tensorflow中k.gradients()和tf.stop_gradient()的文章，如果觉得文章内容写得不错的话，可以把它分享出去给更多人看到。
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