TensorFlow 自動微分とは？仕組みと実装を解説

TensorFlowでは、自動微分はtf.GradientTapeコンテキストマネージャーを使用して実現されています。tf.GradientTapeを使用すると、テンソルが特定の変数に対して勾配を簡単に計算できます。

以下は、TensorFlowでtf.GradientTapeを使用して自動微分を行う方法を示す簡単な例です。

import tensorflow as tf

# 定义输入变量
x = tf.constant(3.0)

# 定义需要求导的函数
def f(x):
    return x**2

# 在tf.GradientTape()上下文中记录操作
with tf.GradientTape() as tape:
    # 计算函数值
    y = f(x)

# 计算关于x的导数
dy_dx = tape.gradient(y, x)
print(dy_dx)

上記の例では、私たちは単純な関数f(x) = x^2を定義し、その後、tf.GradientTape()を使用して関連する操作を記録し、tape.gradient()メソッドを使用して変数xに関する関数の導関数を計算しました。

TensorFlowは、保存された操作グラフに基づいて自動的に勾配を計算し、対応する導関数を返します。この自動微分の機能により、ユーザーは簡単に勾配を計算し、機械学習モデルのトレーニングプロセスを加速することができます。