本文主要是介绍自动求导的原理(Autograd, Auto Differentiation)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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TensorFlow的求导，实际上是先提供每一个op求导的数学实现（人手工写的函数代码），然后使用链式法则自动求出整个表达式的导数。
op的forward和backward，都是用矩阵做输入和输出的，便于GPU调库加速。
很好的示例代码：
miniflow；
开源计算图示例（1）；开源计算图示例（2）；开源计算图示例（3）
四种求导方式的介绍；论文：Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey
这篇关于自动求导的原理(Autograd, Auto Differentiation)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
