20-day5.md

Memo5-tensorflow深入

import tensorflow as tf

1.张量

• 具有同一类型的多维数组：标量、向量、矩阵等

• shape：张量的每个维度的长度（元素数量）

• 所有张量都不可改变

• tensor广播与索引

  tf.constant('value')

2.变量

• 数据类型不限

tf.Variabel()   #创建和跟踪变量

3. 自动微分

• 用户定义神经网络，Tensorflow2自动构建反向计算图

• 记录梯度带和控制流

  把'tf.GradientTape'上下文中执行的所有操作都记录在一个tape上，基于这个磁带和每次操作产生的导数，用反向微分法，计算函数的导数

  eg：

  x=tf.constant(3.0)
  with tf.GradientTape(persistent=True)as t:
      t.watch(x）
      y=x*x
      z=y*y
      dz_dx=t.gradient(z,x)
      dy_dx=t.gradient(y,x)
      del t

4.学习感想

对张量和变量的有了基本的理解，经过练习更加熟练了

但是对于自动微分'tf.GradientTape'的原理不是很理解，希望下节课能有更多的认识