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Cálculo de cinta de gradiente de TensorFlow

05 Jun, 2023 Programación

Estoy intentando entender el propósito de TF GRADIENT TAPE, en el siguiente código:

import tensorflow as tf
var = tf.Variable(5.0)
with tf.GradientTape() as tape:
    op = (2*var)+(var*var)
    diff = tape.gradient(op,var)
print (diff)

Op:

diff = tf.Tensor(12.0, shape=(), dtype=float32)

Estoy confundido porque dado que var=5, la op=(2*5)+(5*5)=>35, y si estoy calculando la derivada de una constante, entonces diff debería ser 0.

Entiendo la razón por la que es 12, porque no está tomando el valor de var como 5, sino como (2*var)+(var*var)=>2var+var**2 que al calcular la derivada de esta función se convierte en 2+2*var=>12.

Pero lo que no entiendo es por qué no se considera el valor dado para var.

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    TF GRADIENT TAPE es una API de TensorFlow que permite la diferenciación automática. Se utiliza para calcular gradientes en redes neuronales, que son necesarios para el entrenamiento de retropropagación. En el código dado, creamos una Variable llamada var con un valor inicial de 5.0. Luego usamos tf.GradientTape() para grabar operaciones para la diferenciación automática. Dentro del contexto de tf.GradientTape(), definimos una operación op que es una función de var. Por último, usamos tape.gradient() para calcular el gradiente de op con respecto a var.

    El valor de var se considera en el cálculo del gradiente de op. De hecho, el gradiente de op con respecto a var es 2 + 2*var, que se evalúa en 12 cuando sustituimos var = 5. La confusión puede surgir a partir del hecho de que estamos calculando la derivada de una función con respecto a una variable constante. Sin embargo, no estamos calculando la derivada de una constante. En cambio, estamos calculando la derivada de op con respecto a var, que es una variable.

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