在以下情况下，我想使用tensorflow2 autodiff计算损耗相对于X的梯度：
<pre><code>chatModels.combineLatest($userMode
<a href="https://stackoverflow.com/questions/55466298/pytorch-cant-call-numpy-on-variable-that-requires-grad-use-var-detach-num">It has
基于这个<a href="https://stackoverflow.com/questions/65449671/conditional-assignment-of-tf-variable-in-tensorflow-2#65449671">post</a
感谢您对此问题的关注。
我想计算tensorflow.keras.Model的hessian矩阵
对于高阶导数，我尝试嵌套 G
我一直认为我即将了解自定义渐变，但后来我测试了这个示例，但我无法弄清楚发生了什么。我希望有
我在使用 Flux/Zygote 时遇到了一个错误，该错误似乎与快速谷歌搜索中的“CUDA”/“矩阵产品状态”相关
我对 Jax 文档感到困惑，这是我想要做的：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>def line(m,x,b):
return m*
我想通过 Rcpp 计算函数 f 的导数。我刚刚找到了一些资源
<a href="https://cran.r-project.org/web/packages/StanHeaders/
我看到了 <a href="http://underactuated.csail.mit.edu/sysid.html" rel="nofollow noreferrer">Underactuated: System Identification</a>
为了理解 JAX 的反向模式自动差异，我尝试为 softmax 编写一个 custom_vjp，如下所示：
<pre><code>import jax
i
到目前为止，我使用 Keras/Tensorflow 只是通过使用预定义的损失函数、优化器、数据集等来接触深度学习
这是一个最小的例子：
<pre class="lang-swift prettyprint-override"><code>import _Differentiation
@differentiable(reverse)
f
我想要以下内容：
<pre class="lang-swift prettyprint-override"><code>import _Differentiation
struct S {
var f: @different
我需要将方法定义为自定义渐变,如下所示：class CustGradClass: def __init__(self): pass @tf.custom_gradient def f(self,x): fx = x def grad(dy): return dy * 1
