【Tensorflow2.x学习笔记】tf.GradientTape自动求梯度

作用： 创建tensor常量
函数形式： tf.constant(value, shape, dtype=None, name=None)
参数释义： value：值，shape：数据形状，dtype：数据类型，name：名称

作用： 用于计算函数梯度，配合with as结构使用
函数形式： 使用__init__函数初始化对象，__enter__函数和__exit__函数
配合使用实现上下文管理器（用于连接需要计算梯度的函数与变量）

作用： with as可用于简化try finally代码，与下述形式的try finally等价

try:  
    执行 __enter__的内容  
    执行 with_block.  
finally:  
    执行 __exit__内容 

执行过程： with expression as variable的执行过程是首先执行__enter__函数，它的返回值会赋值给as后面的variable，然后执行with-block中的语句，不论发生什么with-block执行后都执行__exit__函数

作用： 确保某个tensor被tape追踪
函数形式： watch(tensor)
参数释义： tensor: 一个Tensor或者一个Tensor列表

注意：watch函数把需要计算梯度的变量加入。GradientTape默认只监控由 tf.Variable 创建的traiable=True属性（默认）的变量。若变量是constant，则计算梯度 需要增加 tape.watch([a, b, c])函数。当然，也可以设置不自动监控可训练变量，完全由自己指定，设置watch_accessed_variables=False就行了（一般用不到）。

作用： 根据tape上面的上下文来计算某个或者某些tensor的梯度
函数形式： gradient(target,sources,output_gradients=None,unconnected_gradients=tf.UnconnectedGradients.NONE)
参数释义： target：需要求导的目标函数方程、sources：被求导的一个Tensor或者Tensor列表

# -*- coding : utf-8 -*-            
# @Time : 2022/3/4 23:02
# @Author : SXQ
# @FileName : autograd

import tensorflow as tf

# constant函数用于生成tensor常量
x = tf.constant(2.)
a = tf.constant(2.)
b = tf.constant(3.)
c = tf.constant(4.)

# with可用于简化try finally代码
# with expression as variable的执行过程是，首先执行__enter__函数
# 它的返回值会赋值给as后面的variable
# 然后执行with-block中的语句，不论发生什么with-block执行后都执行__exit__函数
with tf.GradientTape() as tape:
    # 确保某个tensor被tape追踪
    tape.watch([a, b, c])
    # 函数公式
    y = a ** 2 * x + b * x + c
# gradient函数根据tape上面的上下文来计算某个或者某些tensor的梯度
[dy_da, dy_db, dy_dc] = tape.gradient(y, [a, b, c])
print(dy_da, dy_db, dy_dc)