tensorflow 查看梯度方式

介绍

Tensorflow 是一个很受欢迎的机器学习框架。在使用该框架时，能够了解 TensorFlow 中如何查看梯度是很重要的事情。在本文中，我们将深入介绍 TensorFlow 中可用于查看梯度的方法。

TensorFlow 中查看梯度的方式

TensorFlow 提供了几种不同的方法来查看模型的梯度。下面将介绍其中一些方法：

1.使用 tf.GradientTape()

tf.GradientTape() 用于记录计算过程中的操作以及各个操作的梯度值。具体实现示例代码如下：

import tensorflow as tf

# 生成一些数据
x = tf.Variable(3.0)
# 定义一个函数 f(x)
def f_x(x):
    return 3 * x ** 2
# 用 GradientTape 记录梯度信息
with tf.GradientTape() as tape:
    y = f_x(x)
dy_dx = tape.gradient(y, x)
print(dy_dx.numpy()) # 输出 18.0

解释一下示例代码的过程：

首先，我们定义了一个变量 x，并定义了一个函数 f_x(x)。

我们按照 tf.GradientTape() 的使用方式，先使用 with 语句创建一个梯度操作的类型对象，并给这个上下文中的变量 x 赋初值 3.0。

在 tape 上下文中计算 f_x(x) 的值，并记录下 x 对 y 的梯度。（tape.gradient() 对于包括变量在内的 Tensor 变量自动求导）

以上，我们就完成了一个使用 tf.GradientTape() 查看梯度的实例。

2.使用 tf.gradients()

tf.gradients() 是 TensorFlow 中另一个计算梯度的方法。与 tf.GradientTape() 相比，tf.gradients() 在使用上有一定区别。示例代码如下：

import tensorflow as tf

# 生成一些数据
x = tf.Variable(3.0)
# 定义一个函数 f(x)
def f_x(x):
    return 3 * x ** 2
# 计算 f_x(x) 对 x 的导数
dy_dx = tf.gradients(f_x(x), x)
print(dy_dx[0].numpy()) # 输出 18.0

解释一下示例代码的过程：

首先，我们定义了一个变量 x，并定义了一个函数 f_x(x)。

然后，使用 tf.gradients() 计算 f_x(x) 对 x 的导数并将结果存储在 dy_dx 中。

最后，我们将 dy_dx 的第一个元素转化为 numpy 数组并输出。

这样我们就完成了一个使用 tf.gradients() 查看梯度的实例。

3.使用TensorBoard

TensorBoard提供了一个用于可视化模型梯度的工具，可以帮助我们观察模型的梯度情况。以下是如何使用 TensorBoard 的步骤：

在 tf.summary.FileWriter() 中创建一个事件文件夹（event folder）。

使用 tf.summary.scalar（）在事件文件夹中记录梯度。

启动 TensorBoard 并打开相关的事件文件夹即可看到可视化的梯度数据。

一个使用 TensorBoard 查看梯度的实例代码如下：

import tensorflow as tf

# 生成一些数据
x = tf.Variable(3.0)
# 定义一个函数 f(x)
def f_x(x):
    return 3 * x ** 2
# 将梯度写入日志文件
logdir = "./logs/"
writer = tf.summary.create_file_writer(logdir)
with writer.as_default():
    with tf.GradientTape() as tape:
        y = f_x(x)
    tf.summary.scalar("y", y, step=0)
    grads = tape.gradient(y, x)
    tf.summary.scalar("grads", grads, step=0)
# 启动 TensorBoard 
# 在jupyter Notebook中使用：%tensorboard --logdir logs
# 在Python脚本中使用：os.system('tensorboard --logdir=len(logdir)')
# 在命令控制台中使用：tensorboard --logdir=len(logdir)

以上，我们就介绍了使用 TensorBoard 进行查看梯度的方法。值得注意的是，在使用 TensorBoard 时，我们需要保证所有变量的名字都唯一，以防止所记录下来的东西与我们的意图不一致。

结论

TensorFlow 中查看梯度的方式有很多种，上述就是其中三种常用且比较简单的方法。在使用时需要充分了解每种方法的特点和使用方式，才能更好的进行调试和优化。