GradientTape` only watches `tf.Variable`s by default什么意思

时间: 2023-10-20 14:05:26 浏览: 35
这句话的意思是,在 TensorFlow 中使用 `GradientTape` 记录梯度时,默认只会追踪 `tf.Variable` 类型的变量。在 TensorFlow 中,`GradientTape` 是一种用于计算梯度的机制,可以帮助我们实现自定义的反向传播算法。在使用 `GradientTape` 记录梯度时,需要先使用 `tape.watch(x)` 函数将需要计算梯度的变量 `x` 标记为“可追踪”(watchable)。 默认情况下,`GradientTape` 只会自动追踪 `tf.Variable` 类型的变量,这是因为 `tf.Variable` 是 TensorFlow 中最常见的可训练变量类型。如果需要追踪其他类型的变量(例如 `tf.Tensor`),则需要显式地使用 `tape.watch(x)` 函数将其标记为可追踪。例如: ``` import tensorflow as tf x = tf.constant(3.0) y = tf.Variable(4.0) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x) # 追踪 x z = x * y grads = tape.gradient(z, [x, y]) print(grads) ``` 在上面的代码中,我们使用 `tape.watch(x)` 函数将常量变量 `x` 标记为可追踪,然后计算了 `z` 对 `x` 和 `y` 的梯度。由于 `y` 是 `tf.Variable` 类型的变量,因此无需显式地标记为可追踪。
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