TensorFlow的自动求导具体是在哪部分代码里实现的？
TensorFlow 的自动求导功能，即 GradientTape，主要实现在 TensorFlow 的 C++ 后端，并通过 Python API 进行暴露和使用。理解其实现细节，需要深入到 TensorFlow 的执行引擎和计算图的构建过程。
下面我将从几个关键部分详细阐述 TensorFlow 自动求导的实现：
核心概念：Tape (记录操作)
TensorFlow 的自动求导基于 反向传播算法。为了实现反向传播，TensorFlow 需要记录在计算过程中执行的所有操作（包括前向计算和对这些操作的导数计算）。这个记录的过程就是由 `tf.GradientTape` 完成的。
`tf.GradientTape` 的核心思想是：
1. 前向计算: 当你在一个 `tf.GradientTape` 的上下文中执行计算时，Tape 会记录下所有涉及的 `tf.Tensor` 和它们的操作。你可以将其想象成一个录音机，记录下了你说话的每一个字（操作）。
2. 反向传播: 当你调用 `tape.gradient(target, sources)` 时，TensorFlow 会利用之前记录的操作来计算 `target` 相对于 `sources` 的梯度。这就像录音机回放你说话的内容，并根据事先录制好的指令（导数规则）来推断你的情绪（梯度）。
实现的关键组件与流程
1. Python API (tf.GradientTape)
`tf.GradientTape` 的 Python 类是用户与自动求导系统交互的入口。它的主要职责包括：
上下文管理: 使用 `with tf.GradientTape() as tape:` 语法，在进入这个上下文时，Tape 开始监听并记录。
监听和记录: 当你在 Tape 的上下文中执行 TensorFlow 操作（例如 `tf.add`, `tf.matmul`, `tf.nn.relu` 等）时，这些操作会被包装在 `tensorflow::EagerExecutionContext` 或 `tensorflow::GraphExecutionManager` 中，并被传递给底层的 C++ 实现进行记录。
梯度计算请求: `tape.gradient(target, sources)` 方法是触发反向传播的命令。它会告诉 Tape 需要计算哪个张量（`target`）相对于哪些张量（`sources`）的梯度。
2. C++ 后端 (Eager Executor / Graph Execution Manager)
TensorFlow 的大部分核心计算和自动求导逻辑是在 C++ 层实现的。Python 的 `tf.GradientTape` 最终会调用 C++ 的相应接口。
2.1 Eager Execution (Eager Executor)
在 Eager Execution 模式下（TensorFlow 1.x 的默认模式，以及 TensorFlow 2.x 的默认模式），操作是即时执行的。`tf.GradientTape` 的记录工作是与 Eager Executor 集成的。
操作拦截与记录: 当你在 Eager Execution 中执行一个 TensorFlow 操作时，该操作会被包装成一个 `tensorflow::EagerOperation` 对象。这个对象会被传递给 `EagerExecutor`。
注册操作: `EagerExecutor` 会有一个 `RegisterOperation` 的方法，这个方法会接收操作的详细信息，包括：
操作的类型（op type，如 Add, MatMul）。
输入的张量（input tensors）。
输出的张量（output tensors）。
操作的属性（attributes）。
Tape 的响应: `tf.GradientTape` 在 Python 层会持有对当前 Eager Execution 环境的引用。当 `GradientTape` 被激活时，Eager Executor 会在执行每个操作后，将其操作信息和输入/输出张量的引用推送到 `GradientTape` 的内部日志（通常是 `std::vector` 或类似的数据结构）。
反向图的构建 (Implicitly): 这个记录下来的操作序列，本质上构建了一个隐式的“反向图”。这个反向图包含了一个计算图的结构以及每个节点（操作）的输入和输出。
2.2 Graph Execution (Graph Execution Manager)
虽然 TensorFlow 2.x 鼓励 Eager Execution，但 `tf.function` 会将 Python 代码编译成一个 TensorFlow 计算图（GraphDef）。自动求导在图模式下也有其实现方式。
`tf.function` 的装饰: 当一个函数被 `@tf.function` 装饰时，TensorFlow 会执行Tracing过程，将函数的计算流程转换成一个静态的计算图。
自动微分 Pass: TensorFlow 的图编译过程中，有一个重要的阶段是 自动微分 Pass (AutoDiff Pass)。
当 `tf.GradientTape` 被激活并且在 `tf.function` 的上下文中执行时，tracing 的过程会记录下计算图的结构。
在图编译的某个阶段，TensorFlow 会遍历这个计算图，并插入 “反向算子”（Backprop Ops）。这些反向算子是根据前向算子的链式法则计算得到的。
例如，对于一个 `Add` 操作 `z = x + y`，其前向导数为 `dz/dx = 1`, `dz/dy = 1`。在图编译时，TensorFlow 会插入 `AddGradients` 这样的算子，接收 `z` 的梯度 `dz/dw`，然后计算 `dw/dx` 和 `dw/dy`。
梯度信息在图中的传播: 最终，在编译后的计算图中，你会看到前向计算和对应的反向计算（梯度传播）被组织在一起。
3. 自动微分的通用算子和规则
无论是在 Eager 模式还是 Graph 模式下，自动求导的核心都是一套微分规则，这些规则定义了基本 TensorFlow 操作的导数。
`tensorflow::OpRegistration`: TensorFlow 的每个操作都注册了一个 `OpRegistration` 对象。这个对象不仅包含了前向计算的实现，还包含了 如何计算其梯度 的信息。
反向算子 (Reverse Ops): 对于许多基本操作（如 `Add`, `Mul`, `MatMul`, `Conv2D`, `Relu` 等），TensorFlow 都内置了对应的反向算子。例如：
`Add`: 梯度是相同的张量（对于反向传播）。
`Mul`: 梯度涉及乘法。
`MatMul`: 梯度是矩阵转置等操作的组合。
`Relu`: 导数是 `1` 当输入大于 `0`，`0` 当输入小于等于 `0`。
链式法则 (Chain Rule): 自动求导的关键在于链式法则。当计算 `dL/dx` 时，如果 `L` 是通过一系列操作 `y = f(x)` 和 `L = g(y)` 计算得到的，那么 `dL/dx = dL/dy dy/dx`。
Tape 记录了操作的依赖关系，从而能够有效地应用链式法则。
在 Graph 模式下，反向算子就是直接实现了这些链式法则的计算。
4. 梯度计算的执行 (Eager)
当你在 Eager 模式下调用 `tape.gradient(target, sources)` 时：
1. 反向传播引擎启动: TensorFlow 的后端会找到 `GradientTape` 记录的操作序列。
2. 从输出反向: 计算从 `target`（损失函数）的梯度开始，通常是一个形状与 `target` 相同的张量（例如，对于标量损失，就是 `1.0`）。
3. 遍历记录的操作: 引擎会反向遍历记录的操作序列。对于每个操作，它会查找该操作对应的反向算子。
4. 应用导数规则和链式法则: 使用当前节点的梯度信息以及该操作的反向算子，计算并传播到其前驱节点（输入张量）的梯度。
5. 累加梯度: 如果一个张量被多次使用，其梯度会在不同的反向路径中累加起来。
6. 返回结果: 当所有梯度计算完成后，将 `sources` 中每个张量的梯度返回。
5. 关键的 C++ 类和函数 (简化示例)
虽然直接定位到具体的 C++ 文件和函数非常复杂，但可以举例说明一些关键的组件和概念：
`tensorflow/python/ops/gradient_checker.py`: 虽然名字是 `gradient_checker`，但它与 `tf.GradientTape` 的 Python 实现紧密相关，负责一些顶层逻辑。
`tensorflow/python/eager/backprop.py`: 包含 `GradientTape` 类本身以及与 Eager 模式下梯度计算相关的部分 Python 代码。
`tensorflow/core/framework/op_def.proto`: 定义了 TensorFlow 操作的元数据，包括输入、输出、属性，以及梯度信息（例如 `GradientDef`）。这是注册反向操作的基础。
`tensorflow/core/ops/math_ops.cc` (及其他 op 的 cc 文件): 在这些文件中，你会找到各种操作的 C++ 实现。关键在于，很多操作的注册会同时指定其反向操作。例如，`tf.add` 的注册可能包含一个指向 `AddGradient` 函数的指针。
`tensorflow/core/backends/gpu/gpu_runtime.cc` / `tensorflow/core/backends/cpu/cpu_runtime.cc`: 这些是执行实际计算的后端。当需要计算梯度时，它们会调用注册的反向算子实现。
`tensorflow/core/common_runtime/eager/context.h` / `tensorflow/core/common_runtime/eager/execute.cc`: Eager Execution 的核心实现，负责操作的调度和执行。`GradientTape` 的记录逻辑会集成在这里。
`tensorflow/core/grappler/optimizers/auto_device.cc` / `tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc`: Grappler 是 TensorFlow 的图优化框架。自动微分的相关优化和图转换也会在这里进行。
`tensorflow/core/graph/graph_optimization_pass.h`: 定义了图优化 Pass 的接口，自动微分 Pass 就属于其中。
关键点在于：
操作注册的联动: 当一个前向操作被定义时，其对应的反向操作（或者计算梯度的逻辑）通常也会一起注册。
信息传递: `GradientTape` 的作用就是捕捉前向计算中使用的操作、张量和它们之间的依赖关系，并将这些信息传递给后端，让后端能够根据预先定义的规则执行反向传播。
TensorFlow 是一个由前向操作和其对应的后向操作组成的系统。 `GradientTape` 是连接这两部分的桥梁。
总结
TensorFlow 的自动求导（`tf.GradientTape`）是一个复杂但高度优化的系统，其核心实现分布在 C++ 后端。
1. Python API (`tf.GradientTape`): 用户通过它来激活录制，并请求梯度。
2. C++ 后端 (Eager Executor / Graph Execution):
Eager 模式: 操作即时执行，Tape 实时记录操作序列和张量信息。
Graph 模式 (`tf.function`): 在图编译过程中，自动微分 Pass 插入反向算子。
3. 微分规则与反向算子: TensorFlow 内置了大量基本操作的导数计算逻辑（反向算子），这些逻辑与前向操作在 `OpRegistration` 中关联。
4. 链式法则的应用: 通过记录操作的依赖关系，并结合反向算子，后端能够高效地应用链式法则计算梯度。
所以，`tf.GradientTape` 本身是 Python 的一个类，但它所触发的实际录制和梯度计算逻辑，深深植根于 TensorFlow 的 C++ 执行引擎和其完备的算子库中。要深入理解，需要研究 TensorFlow 核心的 C++ 代码，尤其是与操作注册、Eager 执行和图优化相关的部分。
下面我将从几个关键部分详细阐述 TensorFlow 自动求导的实现：
核心概念：Tape (记录操作)
TensorFlow 的自动求导基于 反向传播算法。为了实现反向传播，TensorFlow 需要记录在计算过程中执行的所有操作（包括前向计算和对这些操作的导数计算）。这个记录的过程就是由 `tf.GradientTape` 完成的。
`tf.GradientTape` 的核心思想是：
1. 前向计算: 当你在一个 `tf.GradientTape` 的上下文中执行计算时，Tape 会记录下所有涉及的 `tf.Tensor` 和它们的操作。你可以将其想象成一个录音机，记录下了你说话的每一个字（操作）。
2. 反向传播: 当你调用 `tape.gradient(target, sources)` 时，TensorFlow 会利用之前记录的操作来计算 `target` 相对于 `sources` 的梯度。这就像录音机回放你说话的内容，并根据事先录制好的指令（导数规则）来推断你的情绪（梯度）。
实现的关键组件与流程
1. Python API (tf.GradientTape)
`tf.GradientTape` 的 Python 类是用户与自动求导系统交互的入口。它的主要职责包括：
上下文管理: 使用 `with tf.GradientTape() as tape:` 语法，在进入这个上下文时，Tape 开始监听并记录。
监听和记录: 当你在 Tape 的上下文中执行 TensorFlow 操作（例如 `tf.add`, `tf.matmul`, `tf.nn.relu` 等）时，这些操作会被包装在 `tensorflow::EagerExecutionContext` 或 `tensorflow::GraphExecutionManager` 中，并被传递给底层的 C++ 实现进行记录。
梯度计算请求: `tape.gradient(target, sources)` 方法是触发反向传播的命令。它会告诉 Tape 需要计算哪个张量（`target`）相对于哪些张量（`sources`）的梯度。
2. C++ 后端 (Eager Executor / Graph Execution Manager)
TensorFlow 的大部分核心计算和自动求导逻辑是在 C++ 层实现的。Python 的 `tf.GradientTape` 最终会调用 C++ 的相应接口。
2.1 Eager Execution (Eager Executor)
在 Eager Execution 模式下（TensorFlow 1.x 的默认模式，以及 TensorFlow 2.x 的默认模式），操作是即时执行的。`tf.GradientTape` 的记录工作是与 Eager Executor 集成的。
操作拦截与记录: 当你在 Eager Execution 中执行一个 TensorFlow 操作时，该操作会被包装成一个 `tensorflow::EagerOperation` 对象。这个对象会被传递给 `EagerExecutor`。
注册操作: `EagerExecutor` 会有一个 `RegisterOperation` 的方法，这个方法会接收操作的详细信息，包括：
操作的类型（op type，如 Add, MatMul）。
输入的张量（input tensors）。
输出的张量（output tensors）。
操作的属性（attributes）。
Tape 的响应: `tf.GradientTape` 在 Python 层会持有对当前 Eager Execution 环境的引用。当 `GradientTape` 被激活时，Eager Executor 会在执行每个操作后，将其操作信息和输入/输出张量的引用推送到 `GradientTape` 的内部日志（通常是 `std::vector
反向图的构建 (Implicitly): 这个记录下来的操作序列，本质上构建了一个隐式的“反向图”。这个反向图包含了一个计算图的结构以及每个节点（操作）的输入和输出。
2.2 Graph Execution (Graph Execution Manager)
虽然 TensorFlow 2.x 鼓励 Eager Execution，但 `tf.function` 会将 Python 代码编译成一个 TensorFlow 计算图（GraphDef）。自动求导在图模式下也有其实现方式。
`tf.function` 的装饰: 当一个函数被 `@tf.function` 装饰时，TensorFlow 会执行Tracing过程，将函数的计算流程转换成一个静态的计算图。
自动微分 Pass: TensorFlow 的图编译过程中，有一个重要的阶段是 自动微分 Pass (AutoDiff Pass)。
当 `tf.GradientTape` 被激活并且在 `tf.function` 的上下文中执行时，tracing 的过程会记录下计算图的结构。
在图编译的某个阶段，TensorFlow 会遍历这个计算图，并插入 “反向算子”（Backprop Ops）。这些反向算子是根据前向算子的链式法则计算得到的。
例如，对于一个 `Add` 操作 `z = x + y`，其前向导数为 `dz/dx = 1`, `dz/dy = 1`。在图编译时，TensorFlow 会插入 `AddGradients` 这样的算子，接收 `z` 的梯度 `dz/dw`，然后计算 `dw/dx` 和 `dw/dy`。
梯度信息在图中的传播: 最终，在编译后的计算图中，你会看到前向计算和对应的反向计算（梯度传播）被组织在一起。
3. 自动微分的通用算子和规则
无论是在 Eager 模式还是 Graph 模式下，自动求导的核心都是一套微分规则，这些规则定义了基本 TensorFlow 操作的导数。
`tensorflow::OpRegistration`: TensorFlow 的每个操作都注册了一个 `OpRegistration` 对象。这个对象不仅包含了前向计算的实现，还包含了 如何计算其梯度 的信息。
反向算子 (Reverse Ops): 对于许多基本操作（如 `Add`, `Mul`, `MatMul`, `Conv2D`, `Relu` 等），TensorFlow 都内置了对应的反向算子。例如：
`Add`: 梯度是相同的张量（对于反向传播）。
`Mul`: 梯度涉及乘法。
`MatMul`: 梯度是矩阵转置等操作的组合。
`Relu`: 导数是 `1` 当输入大于 `0`，`0` 当输入小于等于 `0`。
链式法则 (Chain Rule): 自动求导的关键在于链式法则。当计算 `dL/dx` 时，如果 `L` 是通过一系列操作 `y = f(x)` 和 `L = g(y)` 计算得到的，那么 `dL/dx = dL/dy dy/dx`。
Tape 记录了操作的依赖关系，从而能够有效地应用链式法则。
在 Graph 模式下，反向算子就是直接实现了这些链式法则的计算。
4. 梯度计算的执行 (Eager)
当你在 Eager 模式下调用 `tape.gradient(target, sources)` 时：
1. 反向传播引擎启动: TensorFlow 的后端会找到 `GradientTape` 记录的操作序列。
2. 从输出反向: 计算从 `target`（损失函数）的梯度开始，通常是一个形状与 `target` 相同的张量（例如，对于标量损失，就是 `1.0`）。
3. 遍历记录的操作: 引擎会反向遍历记录的操作序列。对于每个操作，它会查找该操作对应的反向算子。
4. 应用导数规则和链式法则: 使用当前节点的梯度信息以及该操作的反向算子，计算并传播到其前驱节点（输入张量）的梯度。
5. 累加梯度: 如果一个张量被多次使用，其梯度会在不同的反向路径中累加起来。
6. 返回结果: 当所有梯度计算完成后，将 `sources` 中每个张量的梯度返回。
5. 关键的 C++ 类和函数 (简化示例)
虽然直接定位到具体的 C++ 文件和函数非常复杂，但可以举例说明一些关键的组件和概念：
`tensorflow/python/ops/gradient_checker.py`: 虽然名字是 `gradient_checker`，但它与 `tf.GradientTape` 的 Python 实现紧密相关，负责一些顶层逻辑。
`tensorflow/python/eager/backprop.py`: 包含 `GradientTape` 类本身以及与 Eager 模式下梯度计算相关的部分 Python 代码。
`tensorflow/core/framework/op_def.proto`: 定义了 TensorFlow 操作的元数据，包括输入、输出、属性，以及梯度信息（例如 `GradientDef`）。这是注册反向操作的基础。
`tensorflow/core/ops/math_ops.cc` (及其他 op 的 cc 文件): 在这些文件中，你会找到各种操作的 C++ 实现。关键在于，很多操作的注册会同时指定其反向操作。例如，`tf.add` 的注册可能包含一个指向 `AddGradient` 函数的指针。
`tensorflow/core/backends/gpu/gpu_runtime.cc` / `tensorflow/core/backends/cpu/cpu_runtime.cc`: 这些是执行实际计算的后端。当需要计算梯度时，它们会调用注册的反向算子实现。
`tensorflow/core/common_runtime/eager/context.h` / `tensorflow/core/common_runtime/eager/execute.cc`: Eager Execution 的核心实现，负责操作的调度和执行。`GradientTape` 的记录逻辑会集成在这里。
`tensorflow/core/grappler/optimizers/auto_device.cc` / `tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc`: Grappler 是 TensorFlow 的图优化框架。自动微分的相关优化和图转换也会在这里进行。
`tensorflow/core/graph/graph_optimization_pass.h`: 定义了图优化 Pass 的接口，自动微分 Pass 就属于其中。
关键点在于：
操作注册的联动: 当一个前向操作被定义时，其对应的反向操作（或者计算梯度的逻辑）通常也会一起注册。
信息传递: `GradientTape` 的作用就是捕捉前向计算中使用的操作、张量和它们之间的依赖关系，并将这些信息传递给后端，让后端能够根据预先定义的规则执行反向传播。
TensorFlow 是一个由前向操作和其对应的后向操作组成的系统。 `GradientTape` 是连接这两部分的桥梁。
总结
TensorFlow 的自动求导（`tf.GradientTape`）是一个复杂但高度优化的系统，其核心实现分布在 C++ 后端。
1. Python API (`tf.GradientTape`): 用户通过它来激活录制，并请求梯度。
2. C++ 后端 (Eager Executor / Graph Execution):
Eager 模式: 操作即时执行，Tape 实时记录操作序列和张量信息。
Graph 模式 (`tf.function`): 在图编译过程中，自动微分 Pass 插入反向算子。
3. 微分规则与反向算子: TensorFlow 内置了大量基本操作的导数计算逻辑（反向算子），这些逻辑与前向操作在 `OpRegistration` 中关联。
4. 链式法则的应用: 通过记录操作的依赖关系，并结合反向算子，后端能够高效地应用链式法则计算梯度。
所以，`tf.GradientTape` 本身是 Python 的一个类，但它所触发的实际录制和梯度计算逻辑，深深植根于 TensorFlow 的 C++ 执行引擎和其完备的算子库中。要深入理解，需要研究 TensorFlow 核心的 C++ 代码，尤其是与操作注册、Eager 执行和图优化相关的部分。
网友意见
前段时间刚好写过一篇这方面的博客《自动微分》，最后介绍了一下TF自动求导的做法。具体内容贴在下面了
参考了知乎问题TensorFlow是如何求导的、StackOverflow问题Does tensorflow use automatic or symbolic gradients和TensorFlow关于eager execution模式的官方文档）
为了了解TensorFlow中自动微分的实现，需要先找到如何计算梯度。考虑到梯度常见的用处是最小化损失函数，因此可以先从损失函数如何优化的方向上探索，即从Optimizer类的minimize方法入手。这个方法调用了compute_gradients方法以获得参数的梯度（然后会调用apply_gradients以利用梯度更新参数，与本文讨论的内容暂时没有什么关系，所以先略去了）。由于TensorFlow有两种计算梯度的方法：一种是经典的静态图模式，一种是新加入的动态图模式（官方说法是eager execution模式），因此对于不同模式，compute_gradients采取了不同的实现逻辑
静态图模式
TensorFlow的经典模式是先建立一个静态图，然后这个静态图在一个会话里执行。在这种模式下，compute_gradients方法进一步调用tensorflow.python.ops.gradients_impl里的gradients方法
grads = gradients.gradients( loss, var_refs, grad_ys=grad_loss, gate_gradients=(gate_gradients == Optimizer.GATE_OP), aggregation_method=aggregation_method, colocate_gradients_with_ops=colocate_gradients_with_ops) 其中loss是计算损失值的张量，var_refs是变量列表，grad_ys存储计算出的梯度，gate_gradients是一个布尔变量，指示所有梯度是否在使用前被算出，如果设为True，可以避免竞争条件。不过gradients方法在实现上用途更广泛一些，简单说，它就是为了计算一组输出张量ys = [y0, y1, ...]对输入张量xs = [x0, x1, ...]的梯度，对每个xi有grad_i = sum[dy_j/dx_i for y_j in ys]。默认情况下，grad_loss是None，此时grad_ys被初始化为全1向量
gradients实际上直接调用内部方法_GradientsHelper
@tf_export("gradients") def gradients(ys, xs, grad_ys=None, name="gradients", colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None, stop_gradients=None): # Creating the gradient graph for control flow mutates Operations. # _mutation_lock ensures a Session.run call cannot occur between creating and # mutating new ops. with ops.get_default_graph()._mutation_lock(): # pylint: disable=protected-access return _GradientsHelper(ys, xs, grad_ys, name, colocate_gradients_with_ops, gate_gradients, aggregation_method, stop_gradients) 这个方法会维护两个重要变量
- 一个队列
queue，队列里存放计算图里所有出度为0的操作符 - 一个字典
grads，字典的键是操作符本身，值是该操作符每个输出端收到的梯度列表
反向传播求梯度时，每从队列中弹出一个操作符，都会把它输出变量的梯度加起来（对应全微分定理）得到out_grads，然后获取对应的梯度计算函数grad_fn。操作符op本身和out_grads会传递给grad_fn做参数，求出输入的梯度
if grad_fn: # If grad_fn was found, do not use SymbolicGradient even for # functions. in_grads = _MaybeCompile(grad_scope, op, func_call, lambda: grad_fn(op, *out_grads)) else: # For function call ops, we add a 'SymbolicGradient' # node to the graph to compute gradients. in_grads = _MaybeCompile(grad_scope, op, func_call, lambda: _SymGrad(op, out_grads, xs)) （不过这里似乎说明TensorFlow是自动微分和符号微分混用的）
该操作符处理以后，会更新所有未经过处理的操作符的出度和queue（实际上就是一个拓扑排序的过程）。这样，当queue为空的时候，整个计算图处理完毕，可以得到每个参数的梯度
静态图模式下梯度计算的调用过程大致如下所示
Optimizer.minimize |---Optimizer.compute_gradients |---gradients (gradients_impl.py) |---_GradientsHelper (gradients_impl.py) 梯度计算函数
前面提到，在_GradientsHelper函数里要调用一个grad_fn函数，该函数用来计算给定操作符的梯度。在TensorFlow里，每个计算图都可以分解到操作符（op）层级，每个操作符都会定义一个对应的梯度计算函数。例如，在python/ops/math_grad.py里定义的Log函数的梯度
@ops.RegisterGradient("Log") def _LogGrad(op, grad): """Returns grad * (1/x).""" x = op.inputs[0] with ops.control_dependencies([grad]): x = math_ops.conj(x) return grad * math_ops.reciprocal(x) 返回的就是已有梯度和x倒数的积，对应于
注意每个函数都使用了装饰器RegisterGradient包装，对有m个输入，n个输出的操作符，相应的梯度函数需要传入两个参数
- 操作符本身
- n个张量对象，代表对每个输出的梯度
返回m个张量对象，代表对每个输入的梯度
大部分操作符的梯度计算方式已经由框架给出，但是也可以自定义操作和对应的梯度计算函数。假设要定义一个Sub操作，接受两个输入x和y，输出一个x-y，那么这个函数是
显然有
那么对应的代码就是
@tf.RegisterGradient("Sub") def _sub_grad(unused_op, grad): return grad, tf.negative(grad) 动态图模式
在动态图模式下，TensorFlow不需要预先定义好完整的计算图，每个操作也可以返回具体的值，方便调试。下面给出了一个使用动态图求解线性回归的例子（改动自官方示例代码）
import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() NUM_EXAMPLES = 1000 training_inputs = tf.random_normal([NUM_EXAMPLES]) noise = tf.random_normal([NUM_EXAMPLES]) training_outputs = training_inputs * 3 + 2 + noise def prediction(x, w, b): return x * w + b # A loss function using mean-squared error def loss(weights, biases): error = prediction(training_inputs, weights, biases) - training_outputs return tf.reduce_mean(tf.square(error)) train_steps = 200 learning_rate = 0.1 # Start with arbitrary values for W and B on the same batch of data weight = tf.Variable(5.) bias = tf.Variable(10.) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate) for i in range(20): print("Initial loss: {:.3f}".format(loss(weight, bias))) optimizer.minimize(lambda: loss(weight, bias)) print("Final loss: {:.3f}".format(loss(weight, bias))) print("W = {}, B = {}".format(weight.numpy(), bias.numpy())) 仍然以Optimizer类的minimize方法为入口，跟进到compute_gradients方法，可以看到在动态图模式下，相关代码比较简短
if callable(loss): with backprop.GradientTape() as tape: if var_list is not None: tape.watch(var_list) loss_value = loss() # Scale loss if using a "mean" loss reduction and multiple towers. # Have to be careful to call distribute_lib.get_loss_reduction() # *after* loss() is evaluated, so we know what loss reduction it uses. # TODO(josh11b): Test that we handle weight decay in a reasonable way. if (distribute_lib.get_loss_reduction() == variable_scope.VariableAggregation.MEAN): num_towers = distribution_strategy_context.get_distribution_strategy( ).num_towers if num_towers > 1: loss_value *= (1. / num_towers) if var_list is None: var_list = tape.watched_variables() grads = tape.gradient(loss_value, var_list, grad_loss) return list(zip(grads, var_list)) 之前看到过一个比喻：自动微分的工作原理就像是录制一盘磁带：前向计算所有操作的时候，实际上是在录制正在进行的操作。等到录制结束，倒带播放，就得到了梯度。TensorFlow也遵循了这样的比喻，所以在动态图模式下自动微分的灵魂是一个GradientTape（“磁带”）类的对象，通过这个对象记录数据，求出梯度
在该方法的第一步里，GradientTape类对象tape会在自己的context下“观察”所有需要被记录的对象。默认情况下，使用tf.Variable 或tf.get_variable()创建的对象都是trainable的，也是会被观察的（自动放在watched_variables里）。然后，调用gradient方法来计算所有被观察对象的梯度，核心代码为
flat_grad = imperative_grad.imperative_grad( _default_vspace, self._tape, nest.flatten(target), flat_sources, output_gradients=output_gradients) 这个函数最后会调用一个C++实现的ComputeGradient函数，其伪代码大致如下
template <typename Gradient, typename BackwardFunction, typename TapeTensor> // 使用了传统C的约定，返回一个状态码，结果保存在result变量里 // 核心思想还是对有向图使用拓扑排序，找到出度为0的点，聚合上游梯度，求出下游梯度 Status GradientTape<Gradient, BackwardFunction, TapeTensor>::ComputeGradient( const VSpace<Gradient, BackwardFunction, TapeTensor>& vspace, gtl::ArraySlice<int64> target_tensor_ids, gtl::ArraySlice<int64> source_tensor_ids, gtl::ArraySlice<Gradient*> output_gradients, std::vector<Gradient*>* result) { // 构建一个输入张量的集合 gtl::FlatSet<int64> sources_set(source_tensor_ids.begin(), source_tensor_ids.end()); // 初始化，找到所有与输出张量有关的op，计算它们的出度、引用数等 BackpropInitialState<BackwardFunction, TapeTensor> state = PrepareBackprop( target_tensor_ids, tensor_tape_, &op_tape_, sources_set, persistent_); // 找到所有出度为0的op std::vector<int64> op_stack = InitialStack(state.op_tape, state.op_missing_tensor); gtl::FlatMap<int64, std::vector<Gradient*>> gradients; // 将所有最终输出的输出梯度设为1 Status s = InitialGradients(vspace, target_tensor_ids, output_gradients, tensor_tape_, state.op_tape, &gradients); while (!op_stack.empty()) { 获得一个op，从state.op_tape擦除之 获取输出的梯度（上游梯度） 计算输入的梯度（下游梯度）。大部分操作是使用CallBackwardFunction来完成 对每个输入张量，看它是哪些op的输出张量，将该op“未计算梯度的输出张量”的计数减1。当该计数降为0时，这个op相当于出度为0，可以放入op_stack } 聚合所有源向量的梯度 } 可以看出核心计算梯度的方法是调用CallBackwardFunction。这个方法调用了操作符对应的反向传播函数backward_function，而操作符和反向传播函数的对应关系会在“录制磁带”时记录
（这里有一个疑点，怀疑TensorFlow是如下逻辑：
- 若某op有自己的grad_op，那么在导入包时就会建立联系（参见前面静态图模式下对“梯度计算函数”的定义）
- 有一些函数会用户自己定义对应的梯度实现，这个对应关系在“录制磁带”时记录
只是猜想，不是很确定，欢迎证明/证伪）
动态计算图下梯度计算的调用过程大致如下所示
Optimizer.minimize |---Optimizer.compute_gradients |---GradientTape.gradient |---imperative_grad |---TFE_Py_TapeGradient (python/eager/pywrap_tfe_src.cc) |---GradientTape<>::ComputeGradient (c/eager/tape.h) 类似的话题
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TensorFlow 的自动求导功能，即 GradientTape，主要实现在 TensorFlow 的 C++ 后端，并通过 Python API 进行暴露和使用。理解其实现细节，需要深入到 TensorFlow 的执行引擎和计算图的构建过程。下面我将从几个关键部分详细阐述 TensorFlow ............. -
亲手打造你的神经网络大脑：从零开始理解 TensorFlow 的核心构建想深入了解深度学习的运作机制，仅仅停留在调用现成的库肯定是不够的。你渴望理解那些复杂的计算图是如何构建的？数据是如何在节点间流动的？模型是如何一步步优化的？那么，这篇文章就是为你准备的——我们将一起揭开 TensorFlow 神.............
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国内人工智能领域，各大公司在深度学习框架的选择上呈现出百花齐放的态势。既有广泛拥抱主流开源框架的，也有深耕自研框架的。下面我将尽量详细地介绍一些代表性的公司及其框架使用情况： 一、 主流开源框架（Caffe, Torch, TensorFlow, PyTorch, PaddlePaddle）的使用情.............
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好的，咱们来聊聊 TensorFlow 里那个挺有用的“滑动平均”（Moving Average）这玩意儿。它不是什么特别高大上的概念，但用好了，对模型的训练和稳定性可有实质性的帮助。什么是滑动平均？为啥要用它？简单来说，滑动平均是一种平滑数据序列的方法，它通过计算一系列数据的平均值来捕捉趋势，同时.............
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那些让我相见恨晚的 TensorFlow 小技巧在数据科学和机器学习的世界里，TensorFlow 就像一位老朋友，陪伴我走过了不少征程。然而，随着项目越来越复杂，我总觉得在某个地方卡壳，优化效率、调试代码都耗费了不少精力。直到最近，我才挖掘出一些堪称“相见恨晚”的 TensorFlow 小技巧，它.............
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在 TensorFlow 中，卷积神经网络（CNN）的卷积层（`tf.nn.conv2d`）和池化层（`tf.nn.max_pool`，`tf.nn.avg_pool` 等）在处理输入数据时，都需要决定如何处理边界像素，以便输出的尺寸与输入保持一致或更小。这就引入了“padding”的概念。Tens.............
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Google 在 TensorFlow 中引入 bfloat16 数据类型：一项深入的分析Google 在 TensorFlow 中引入的 bfloat16 数据类型，是一项具有深远意义的技术创新，旨在平衡计算效率和模型精度，特别是在深度学习的训练和推理过程中。要评价 bfloat16 的引入，我们.............
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TensorFlow 作为一款强大且广泛使用的深度学习框架，其在灵活性、性能和社区支持方面都有着卓越的表现。然而，正如任何复杂的技术一样，TensorFlow 也存在一些令人难以接受的方面，尤其是在开发者体验、某些设计选择和发展方向上。以下是一些详细的阐述： 1. 陡峭的学习曲线和复杂的 API .............
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TensorFlow 是一个强大的开源库，它能够帮助你构建和训练各种机器学习模型，从简单的线性回归到复杂的深度神经网络。用 TensorFlow 可以做的有趣的事情实在太多了，因为机器学习的应用领域非常广泛。下面我将详细介绍一些有意思的应用方向，并尽量深入地讲解： 1. 图像相关（Computer .............
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DL框架的未来：TensorFlow、MXNet、PyTorch 的抉择与展望深度学习领域日新月异，其底层工具——深度学习框架——的演进速度同样惊人。TensorFlow、MXNet 和 PyTorch 作为当前最主流的三大框架，各自拥有庞大的用户基础和社区支持，但它们在设计理念、生态系统和未来发展.............
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如果美国禁用 TensorFlow 和 PyTorch 这两大深度学习框架对中国人工智能（AI）领域将产生多方面、深远且复杂的影响，既有直接的冲击，也可能催生积极的转型。以下将从不同维度进行详细分析： 一、 直接的冲击和挑战： 1. 研发效率和速度的下降： 生态系统的依赖性： TensorFlo.............
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评析TensorFlow 2.0：从“够用”到“好用”的进化之路Google在2019年年底正式发布了TensorFlow 2.0，这标志着这个曾经备受推崇但也在一定程度上饱受诟病的深度学习框架，迈入了全新的时代。相较于其前身，TensorFlow 2.0的发布绝非一次简单的版本迭代，而是一场深刻的.............
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2017年1月18日，Facebook AI Research（FAIR）正式开源了PyTorch。彼时，深度学习框架市场已然硝烟弥漫，TensorFlow（由Google于2015年发布）和MXNet（由Apache软件基金会孵化，于2016年成为其顶级项目）已是风头正劲的竞争者。PyTorch的.............
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现在深度学习框架如TensorFlow和PyTorch（MXNet虽然也不错，但在目前的流行度上可能略逊一筹）确实非常火爆，它们在处理大规模数据、构建复杂神经网络方面展现出了强大的能力。这让很多人产生一个疑问：在这些深度学习巨头的阴影下，像Scikitlearn这样的传统机器学习框架还有学习的必要吗.............
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在深度学习的浩瀚星海中，TensorFlow 和 Theano 曾是两位举足轻重的领航者，尽管如今的局面已有所变化，但了解它们的历史和特点，对于理解整个领域的发展脉络依然至关重要。如果非要在这两者之间做出选择，那么我们需要深入剖析它们各自的优劣，以及它们所代表的技术哲学。Theano：先驱者的沉稳与.............
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2021年，深度学习领域依然是TensorFlow和PyTorch这两大巨头并驾齐驱的局面，但各自的优势和侧重点，以及社区的发展方向，确实呈现出一些微妙但值得深思的变化。不能简单地说谁取代了谁，更准确的说法是，它们在各自的生态位上不断巩固和发展，同时也互相学习和借鉴。PyTorch：灵活性与研究人员.............
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谷歌公开 TensorFlow 专用处理器 (TPU) 是人工智能（AI）领域发展中的一个里程碑事件，具有深远的影响。下面我将从多个维度详细阐述如何看待谷歌公开 TPU：一、 背景与动机：为何谷歌要研发 TPU？ AI 计算的爆炸性增长: 随着深度学习模型越来越复杂，以及数据量的不断增加，传统的.............
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好的，很高兴能和你交流关于使用 TensorFlowTextSum 进行文本摘要的经验。我也是从一个新手摸索过来的，遇到过不少坑，但最终还是摸清了门道。我会尽量把我所知道的、用过的都给你讲明白，希望能帮到你少走弯路。先来个概览：TensorFlowTextSum 是什么？简单来说，TensorFlo.............
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Keras 独立：自由翱翔还是失落的星辰？Keras，这个曾几何时作为 TensorFlow 的“亲儿子”，如今却宣布了独立，这是一个值得深思的变化。我们不能简单地用“好”或“坏”来一概而论，这更像是一次深刻的变革，一次在深度学习生态圈中的重要重新定位，它带来了新的机遇，也伴随着一些挑战。分离的深层.............
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这可真是个大问题，直接问出了很多初学者甚至是有些经验的人心中的疑惑。要说scikitlearn、TensorFlow和PyTorch是不是“只需要查查API，不需要学”，我的回答是：绝对不是，而且这是个非常危险的想法。 简单来说，只查API就像是拿到了一堆零件，你知道它们的名字和大概的用途，但如果你.............
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