TensorFlow是Google設計的開源Python庫，用於開發機器學習模型和深度學習神經網絡。
watch()用於通過磁帶開始跟蹤Tensor。
用法：watch( tensor )
參數：
- tensor:它是一個張量或要監視的張量列表。
返回值：空
提高：
- ValueError：如果passs參數不是Tensor，它將引發ValueError。
範例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)輸出：
res: tf.Tensor(8.0, shape=(), dtype=float32)
範例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)輸出：
grad_y: tf.Tensor(10.0, shape=(), dtype=float32) grad_u: tf.Tensor(8.0, shape=(), dtype=float32)
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自aman neekhara大神的英文原創作品 Python – tensorflow.GradientTape.watch()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。