深度学习入门与精通+TensorFlow示例：自动微分

3-4 自动微分

在反向传播过程中，各层的权重参数将被依次调整，此过程依赖于偏微分计算，如图 3.5 所示。因此，深度学习框架所具备的第二个关键功能便是实现自动微分运算。

图3.5 神经网络权重的求解流程

与前述方式类似，我们选择通过实际操作来替代冗长的理论阐述，具体请参考 03_2_ 自动微分 .ipynb 文件。

（1）借助 tf.GradientTape() 这一函数可以实现自动微分功能，随后通过调用 g.gradient（y, x）的方式，即可获取变量 y 相对于 x 的偏导数梯度。对应的程序代码如下：

执行结果：

f