tensorflow自動求導(dǎo)原理是什么

TensorFlow使用自動求導(dǎo)來計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中參數(shù)的梯度。自動求導(dǎo)是一種在計(jì)算機(jī)程序中自動計(jì)算導(dǎo)數(shù)的技術(shù)，它通過計(jì)算圖和反向傳播算法來實(shí)現(xiàn)。

在TensorFlow中，計(jì)算圖是一個由Tensor對象和操作（Operation）對象組成的有向無環(huán)圖。計(jì)算圖描述了計(jì)算過程中數(shù)據(jù)的流動關(guān)系。當(dāng)我們定義模型時，TensorFlow會自動構(gòu)建計(jì)算圖。

反向傳播算法是一種用于計(jì)算計(jì)算圖中參數(shù)梯度的算法。它基于鏈?zhǔn)椒▌t，通過將梯度從輸出節(jié)點(diǎn)傳播回輸入節(jié)點(diǎn)，逐層計(jì)算參數(shù)的梯度。

具體而言，反向傳播算法分為兩個階段：前向傳播和反向傳播。

在前向傳播階段，我們通過計(jì)算圖將輸入數(shù)據(jù)傳遞到模型的輸出節(jié)點(diǎn)，計(jì)算出模型的預(yù)測結(jié)果。

在反向傳播階段，我們從輸出節(jié)點(diǎn)開始，計(jì)算模型輸出對于每個參數(shù)的梯度。反向傳播算法通過鏈?zhǔn)椒▌t逐層傳播梯度，最終計(jì)算出所有參數(shù)的梯度。

TensorFlow使用符號微分來實(shí)現(xiàn)自動求導(dǎo)。符號微分是一種將表達(dá)式轉(zhuǎn)化為基本運(yùn)算的序列的技術(shù)。TensorFlow中的每個操作（如加法、乘法、指數(shù)函數(shù)等）都有一個對應(yīng)的求導(dǎo)規(guī)則，這些規(guī)則會根據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t自動計(jì)算各個操作的梯度。

通過自動求導(dǎo)，我們可以方便地計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中參數(shù)的梯度，并使用梯度下降等優(yōu)化算法來更新模型參數(shù)，從而訓(xùn)練模型。