这篇文章将为大家详细讲解有关tensorflow 2中自动求导的机制是怎样的，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
import tensorflow as tf
import numpy as np
# f(x) = a*x**2 + b*x + c的导数
x = tf.Variable(0.0, name='x', dtype=tf.float32)
a = tf.constant(1.0)
b = tf.constant(-1.5)
c = tf.constant(1.0)
with tf.GradientTape() as tape:
y = a * tf.pow(x,2) + b * x + c
dy_dx = tape.gradient(y,x)
print(dy_dx)
可以计算出来dy_dx = 2*a*x +b = 2*1.0*0.0 + (-1.5) = -1.5
我们需要了解的是，
（1） GradienTape如何跟踪到 y = a * tf.pow(x,2) + b *x + c中间的函数变换路径。
（2）基本函数块的导数是如何求出来。
（3）复合函数求导的规则是如何实现出来。
关于tensorflow 2中自动求导的机制是怎样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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