tensorflow-gpu2.0の自動派生

輸入TFとしてtensorflow
 「」」
グラデーション：デリバティブや偏微分
点での誘導体点（A、B、C、W）=（1,2,3,4）：誘導体のどの時点で1
2.環境勾配
    派生誰に：ワットの導出
    関数：Y = ** 2 + B * W + C W *

上記の3件の必要な情報が自動的誘導体であります
'' ' 
＃＃1どのような派生ポイント、ポイントを作成テンソル 
A = tf.constant（1 ）。
B = tf.constant（3 ）。
C = tf.constant（6 ）。
W（2 = tf.constant 。）
＃＃2誘導体環境、誘導体誰に 
tf.GradientTape（と）テープAS： ＃＃建設環境命じられる 
    （[W]）tape.watchを              ＃1 、Wの＃誘導体[W] 
    Y = A * ** W 2 C + W + B *             ＃＃機能
＃＃誘導体 
[dy_dw] = tape.gradient（Y、[W]）
 プリント（dy_dw）

输出：tf.Tensor（7.0、形状=（）、DTYPE =のfloat32）

説明：

1.定数を作成します（テンソル）の使用tf.constant

2.剃髪環境：tf.GradientTape（）

3.デリバティブ：tape.watch（[W]）