Python TensorFlow中的默认tf.gradients-总导数还是偏导数？
所以我正在阅读文档（）中关于tf.gradients（）的内容，我有点困惑 我见过有人说tf.gradients（）的结果是 ys w.r.t.x与xs之和的符号偏导数 这也是我首先想到的。但是文档中描述了此函数的一个可选参数，如下所示： stop_梯度是一个张量或张量列表，对于所有X都被视为常数。这些张量不会反向传播，就好像它们已经使用stop_梯度显式断开。除其他外，这允许计算偏导数，而不是总导数 那么，只有当我使用“stop_gradient”时，才能计算偏导数，否则，len（xs）向量中返回的默认值是总导数吗？也许这只是我的误解，如果有人能详细解释一下，我将不胜感激Python TensorFlow中的默认tf.gradients-总导数还是偏导数？,python,tensorflow,gradient,Python,Tensorflow,Gradient,所以我正在阅读文档（）中关于tf.gradients（）的内容，我有点困惑 我见过有人说tf.gradients（）的结果是 ys w.r.t.x与xs之和的符号偏导数 这也是我首先想到的。但是文档中描述了此函数的一个可选参数，如下所示： stop_梯度是一个张量或张量列表，对于所有X都被视为常数。这些张量不会反向传播，就好像它们已经使用stop_梯度显式断开。除其他外，这允许计算偏导数，而不是总导数 那么，只有当我使用“stop_gradient”时，才能计算偏导数，否则，len（xs）向量中
非常感谢 根据功能文档 。。。它返回长度为len（xs）的张量列表，其中每个张量是y在ys中的和（dy/dx） 这正是你在第一部分所说的，每个输出张量是y的总导数w.r.t的和，对应的x
文件建议使用
stop_梯度stop_梯度