🧠 TensorFlow 中的 Gradient Tapes 教程

Gradient Tapes 是 TensorFlow 中用于自动微分的核心工具，它记录计算过程并支持动态计算图。以下是如何高效使用 Gradient Tapes 的指南：

📌 基本用法

1. 创建 Gradient Tape

   import tensorflow as tf
   tape = tf.GradientTape()
   

   

2. 记录操作

   x = tf.Variable(3.0)
   with tape:
       y = x**2
   

   

3. 计算梯度

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

4. 应用优化器

   optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
   optimizer.apply_gradients(zip([dy_dx], [x]))
   

⚙️ 高级技巧

• 嵌套 Gradient Tapes
  用于处理复杂模型的分层训练，例如：

  with tf.GradientTape(persistent=True) as tape1:
      with tf.GradientTape() as tape2:
          y = x**2
      dy_dx = tape1.gradient(y, x)
      dy_d2x = tape2.gradient(dy_dx, x)
  

• 手动控制资源
  使用 tape.watch() 显式监控变量，避免不必要的计算。

📘 扩展学习

如需深入理解自动微分机制，可参考：
/教程/GitHub/TensorFlow_tutorials/advanced_topics

💡 提示：Gradient Tapes 在训练神经网络时尤其重要，建议结合具体案例实践。