在TensorFlow2中,使用 这一上下文管理器封装需要求导的计算步骤,并使用其 方法求导.

在TensorFlow2中，使用tf.GradientTape()这一上下文管理器封装需要求导的计算步骤，并使用其gradient()方法求导。具体步骤如下：

1. 定义需要求导的计算步骤，并将其封装在tf.GradientTape()的上下文管理器中：

import tensorflow as tf

# 定义变量
x = tf.Variable(3.0)

# 定义计算步骤
with tf.GradientTape() as tape:
    y = x * x

2. 调用tape.gradient()方法，传入需要对哪个变量求导，即可得到该变量的梯度：

# 求导
dy_dx = tape.gradient(y, x)
print(dy_dx)  # 输出 6.0

其中，tape.gradient(y, x)表示对y关于x求导。

需要注意的是，tf.GradientTape()默认只能计算一次梯度，如果需要多次计算梯度，需要加入参数persistent=True：

with tf.GradientTape(persistent=True) as tape:
    y1 = x * x
    y2 = 2 * x

dy1_dx = tape.gradient(y1, x)
dy2_dx = tape.gradient(y2, x)
print(dy1_dx, dy2_dx)  # 输出 6.0, 2.0

在上述代码中，使用了persistent=True参数，允许tape计算多次梯度。