Tensorflow，tf.gradients计算

Question

我正在学习如何使用Tensorflow，在这个特定的点上，我真的被卡住了，无法理解它。想象一下，我有一个5层网络，输出由 Intent iin= getIntent(); Bundle b = iin.getExtras(); if(b!=null) { String n =(String) b.get("user_email"); } 表示。现在假设我想找到output相对于output的渐变。为此，我将在Tensorflow中编写的代码类似于：

layer_2

理论上，这个梯度应该通过链规则来计算。我想问一下，Tensorflow是否通过链式规则计算这些梯度，或者它只取gradients_i_want = tf.gradients(output, layer_2) 相对于output

的导数

Answer 1

Tensorflow将为您的模型创建一个图形，其中每个节点都是一个操作（例如，加法，乘法或它们的组合）。基本操作具有手动定义的梯度函数，并且在向后移动图形时应用链规则时将使用这些函数。

如果您编写自己的自定义op，则可能还需要编写相应的渐变函数。