执行下列代码后,得到的结果是______。 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1., 2.]) y = tf.Variable([3., 4.]) with tf.GradientTape() as tape: f = tf.square(x) + 2*tf.square(y) + 1 df_dx, df_dy = tape.gradient(f, [x, y]) print("df_dx:", df_dx.numpy()) print("df_dy:", df_dy.numpy())
时间: 2024-03-15 14:42:14 浏览: 170
执行该代码后,控制台会输出以下结果:
df_dx: [2. 4.]
df_dy: [12. 16.]
其中,df_dx 表示 f 对 x 的梯度,df_dy 表示 f 对 y 的梯度。根据 f 的定义,可以求出它对 x 和 y 的偏导数分别为:
∂f/∂x = 2x
∂f/∂y = 4y
因此,在 x = [1., 2.] 和 y = [3., 4.] 的情况下,df_dx 和 df_dy 的值分别为:
df_dx = [2., 4.]
df_dy = [12., 16.]
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在TensorFlow 2中,由于`tf.Variable_scope()`已被弃用,你可以使用`tf.compat.v1.variable_scope()`或`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`来替代。
以下是使用`tf.compat.v1.variable_scope()`的示例代码:
```
import tensorflow as tf
with tf.compat.v1.variable_scope('my_scope'):
w = tf.Variable(tf.random.normal([10, 10]), name='w')
```
以下是使用`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`的示例代码:
```
import tensorflow as tf
with tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope():
w = tf.Variable(tf.random.normal([10, 10]), name='w')
```
请注意,`tf.compat.v1.variable_scope()`在TensorFlow 2.x中是可用的,但可能会在将来的版本中被删除。因此,建议使用`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`或直接使用Python的原生作用域来管理变量作用域。
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以下是使用`tf.compat.v1.variable_scope()`的示例代码:
```
import tensorflow as tf
with tf.compat.v1.variable_scope('my_scope'):
w = tf.Variable(tf.random.normal([10, 10]), name='w')
```
以下是使用`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`的示例代码:
```
import tensorflow as tf
with tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope():
w = tf.Variable(tf.random.normal([10, 10]), name='w')
```
请注意,`tf.compat.v1.variable_scope()`在TensorFlow 2.x中是可用的,但可能会在将来的版本中被删除。因此,建议使用`tf.keras.backend.get_graph().get_name_scope()`或直接使用Python的原生作用域来管理变量作用域。