Python: tensorflow.GradientTape.gradient()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. 

gradiente() se usa para calcular el gradiente usando operaciones registradas en el contexto de esta cinta.

Sintaxis: gradiente (objetivo, fuentes, gradientes_de_salida, gradientes_desconectados)

Parámetros:

• target: Es Tensor o lista de Tensores a diferenciar.
• fuentes: Es Tensor o lista de Tensor. Los valores objetivo se diferencian frente a la fuente.
• output_gradients: Es una lista de degradados con valor por defecto Ninguno.
• unconnected_gradients: su valor puede ser ninguno o cero con el valor predeterminado ninguno.

Devoluciones: Devuelve una lista o estructura anidada de Tensor.

Ejemplo 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
x = tf.constant(4.0)
  
# Using GradientTape
with tf.GradientTape() as gfg:
  gfg.watch(x)
  y = x * x * x
  
# Computing gradient
res  = gfg.gradient(y, x) 
  
# Printing result
print("res: ",res)

Producción:

res:  tf.Tensor(48.0, shape=(), dtype=float32)

Ejemplo 2:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
x = tf.constant(4.0)
  
# Using GradientTape
with tf.GradientTape() as gfg:
  gfg.watch(x)
  
  # Using nested GradientTape for 
  # calculating higher order derivative
  with tf.GradientTape() as gg:
    gg.watch(x)
    y = x * x * x
  
  # Computing first order gradient
  first_order = gg.gradient(y, x)
  
# Computing Second order gradient
second_order  = gfg.gradient(first_order, x) 
  
# Printing result
print("first_order: ",first_order)
print("second_order: ",second_order)

Producción:

first_order:  tf.Tensor(48.0, shape=(), dtype=float32)
second_order:  tf.Tensor(24.0, shape=(), dtype=float32)