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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章使用tensorflow 实现反向传播求导由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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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))
|
结果如下 。
w由[2,3]变成[-4，-25] 。
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 。
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.
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！ 。
因为n7是输出节点，所以f=n7，所以 。
最后此篇关于使用tensorflow 实现反向传播求导的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于使用tensorflow 实现反向传播求导的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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