如何使用tensorflow实现反向传播求导

这篇文章给大家分享的是有关如何使用Tensorflow实现反向传播求导的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

看代码吧~

X=tf.constant([-1,-2],dtype=tf.float32)w=tf.Variable([2.,3.])truth=[3.,3.]Y=w*X# cost=tf.reduce_sum(tf.reduce_sum(Y*truth)/(tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(Y)))*tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(truth)))))cost=Y[1]*Yoptimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(1).minimize(cost)with tf.Session() as sess:    sess.run(tf.global_variables_initializer())    print(sess.run(Y))    print(sess.run(w))    print(sess.run(cost))     print(sess.run(Y))    sess.run(optimizer)     print(sess.run(w))

结果如下

W由[2,3]变成[-4，-25]

过程：

f=y0*y=w0*x0*w*x=[w1*x1*w0*x0,w1*x1*w1*x1,]

f对w0求导，得w1*x0*x1+0=6 ,所以新的w0=w0-6=-4

f对w1求导，得 w0*x0*x1+2*w1*x1*x1=28,所以新的w1=w1-28=-25

补充：【TensorFlow篇】--反向传播

一、前述

反向自动求导是 TensorFlow 实现的方案，首先，它执行图的前向阶段，从输入到输出，去计算节点
值，然后是反向阶段，从输出到输入去计算所有的偏导。

二、具体

1、举例

图是第二个阶段，在第一个阶段中，从 x =3和 y =4开始去计算所有的节点值

f ( x / y )=x 2 * y + y + 2

求解的想法是逐渐的从图上往下，计算 f ( x , y )的偏导，使用每一个连续的节点，直到我们到达变量节
点，严重依赖链式求导法则！

2.具体过程：

因为n7是输出节点，所以f=n7，所以?f/??7= 1

让我们继续往下走到n5节点，?f/??5=?f/??7∗??7/??5 . 我们已知?f/??7=1，所以我们需要知道??7/??5 ，因为n7=n5+n6，所以我们求得??7/??5=1，所以?f/??5=1*1=1

现在我们继续走到节点n4，?f/??4=?f/??5∗??5/??4,因为n5=n4*n2，我们求得�?5/??4=n2，?f/??4=1*4

沿着图一路向下，我们可以计算出所有节点，就能计算出 ??/?x= 24，??/?y= 10

那我们就可以利用和上面类似的方式方法去计算??/??

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