看代码吧~

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]

过程：

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

一、前述

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。

二、具体

1、举例

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！

2.具体过程：

因为n7是输出节点，所以f=n7，所以𝜕f/𝜕𝑛7= 1

让我们继续往下走到n5节点，𝜕f/𝜕𝑛5=𝜕f/𝜕𝑛7∗𝜕𝑛7/𝜕𝑛5 . 我们已知𝜕f/𝜕𝑛7=1，所以我们需要知道𝜕𝑛7/𝜕𝑛5 ，因为n7=n5+n6，所以我们求得𝜕𝑛7/𝜕𝑛5=1，所以𝜕f/𝜕𝑛5=1*1=1

现在我们继续走到节点n4，𝜕f/𝜕𝑛4=𝜕f/𝜕𝑛5∗𝜕𝑛5/𝜕𝑛4,因为n5=n4*n2，我们求得�𝑛5/𝜕𝑛4=n2，𝜕f/𝜕𝑛4=1*4

沿着图一路向下，我们可以计算出所有节点，就能计算出 𝜕𝑓/𝜕x= 24，𝜕𝑓/𝜕y= 10

那我们就可以利用和上面类似的方式方法去计算𝜕𝑓/𝜕𝑤

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持hwidc。

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