如下所示:

with tf.GradientTape(persistent=True) as tape:
 z1 = f(w1, w2 + 2.)
 z2 = f(w1, w2 + 5.)
 z3 = f(w1, w2 + 7.)
 z = [z1,z3,z3]
[tape.gradient(z, [w1, w2]) for z in (z1, z2, z3)]

输出结果

[[<tf.Tensor: id=56906, shape=(), dtype=float32, numpy=40.0>,
 <tf.Tensor: id=56898, shape=(), dtype=float32, numpy=10.0>],
 [<tf.Tensor: id=56919, shape=(), dtype=float32, numpy=46.0>,
 <tf.Tensor: id=56911, shape=(), dtype=float32, numpy=10.0>],
 [<tf.Tensor: id=56932, shape=(), dtype=float32, numpy=50.0>,
 <tf.Tensor: id=56924, shape=(), dtype=float32, numpy=10.0>]]
with tf.GradientTape(persistent=True) as tape:
 z1 = f(w1, w2 + 2.)
 z2 = f(w1, w2 + 5.)
 z3 = f(w1, w2 + 7.)
 z = [z1,z2,z3]
tape.gradient(z, [w1, w2])

输出结果

[<tf.Tensor: id=57075, shape=(), dtype=float32, numpy=136.0>,

<tf.Tensor: id=57076, shape=(), dtype=float32, numpy=30.0>]

总结:如果对一个listz=[z1,z2,z3]求微分,其结果将自动求和,而不是返回z1、z2和z3各自对[w1,w2]的微分。

补充知识:Python/Numpy 矩阵运算符号@

如下所示:

A = np.matrix('3 1; 8 2')

B = np.matrix('6 1; 7 9')

A@B
matrix([[25, 12],
  [62, 26]])

以上这篇TensorFlow Autodiff自动微分详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
华山资源网 Design By www.eoogi.com

《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。