看代碼吧~

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]*Y
optimizer = 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))

結果如下

W由[2,3]變成[-4，-25]

過程：

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

f對w0求導，得w1*x0*x1+0=6 ,所以新的w0=w0-6=-4

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

補充：【TensorFlow篇】--反向傳播

一、前述

反向自動求導是 TensorFlow 實現的方案，首先，它執行圖的前向階段，從輸入到輸出，去計算節點
值，然后是反向階段，從輸出到輸入去計算所有的偏導。

二、具體

1、舉例

圖是第二個階段，在第一個階段中，從 x =3和 y =4開始去計算所有的節點值

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

求解的想法是逐漸的從圖上往下，計算 f ( x , y )的偏導，使用每一個連續的節點，直到我們到達變量節
點，嚴重依賴鏈式求導法則！

2.具體過程：

因為n7是輸出節點，所以f=n7，所以𝜕f/𝜕𝑛7= 1

讓我們繼續往下走到n5節點，𝜕f/𝜕𝑛5=𝜕f/𝜕𝑛7∗𝜕𝑛7/𝜕𝑛5 . 我們已知𝜕f/𝜕𝑛7=1，所以我們需要知道𝜕𝑛7/𝜕𝑛5 ，因為n7=n5+n6，所以我們求得𝜕𝑛7/𝜕𝑛5=1，所以𝜕f/𝜕𝑛5=1*1=1

現在我們繼續走到節點n4，𝜕f/𝜕𝑛4=𝜕f/𝜕𝑛5∗𝜕𝑛5/𝜕𝑛4,因為n5=n4*n2，我們求得�𝑛5/𝜕𝑛4=n2，𝜕f/𝜕𝑛4=1*4

沿著圖一路向下，我們可以計算出所有節點，就能計算出 𝜕𝑓/𝜕x= 24，𝜕𝑓/𝜕y= 10

那我們就可以利用和上面類似的方式方法去計算𝜕𝑓/𝜕𝑤

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。