TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
watch()用于通过磁带开始跟踪Tensor。
用法：watch( tensor )
参数：
- tensor:它是一个张量或要监视的张量列表。
返回值：空
提高：
- ValueError：如果passs参数不是Tensor，它将引发ValueError。
范例1：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
x = tf.constant(4.0)
# Using GradientTape
with tf.GradientTape() as gfg:
# Starting the recording x
gfg.watch(x)
y = x * x
# Computing gradient
res = gfg.gradient(y, x)
# Printing result
print("res:", res)输出：
res: tf.Tensor(8.0, shape=(), dtype=float32)
范例2：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
x = tf.constant(4.0)
z = tf.constant(5.0)
# Using GradientTape
with tf.GradientTape(persistent = True) as gfg:
# Starting the recording x and z
gfg.watch([x, z])
y = z * z
u = x * x
# Computing gradient
grad_y = gfg.gradient(y, z)
grad_u = gfg.gradient(u, x)
# Printing result
print("grad_y:", grad_y)
print("grad_u:", grad_u)输出：
grad_y: tf.Tensor(10.0, shape=(), dtype=float32) grad_u: tf.Tensor(8.0, shape=(), dtype=float32)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.GradientTape.watch()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。