1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în TensorFlow în Python
Connected

exercițiu

Optimizare cu gradienți

Ți se oferă o funcție de pierdere, \(y = x^{2}\), pe care vrei să o minimizezi. Poți face acest lucru calculând panta cu ajutorul operației GradientTape() pentru diferite valori ale lui x. Dacă panta este pozitivă, poți reduce pierderea scăzând valoarea lui x. Dacă este negativă, o poți reduce mărind valoarea lui x. Aceasta este esența algoritmului de coborâre pe gradient.

The image shows a plot of y equals x squared. It also shows the gradient at x equals -1, x equals 0, and x equals 1.

În practică, vei folosi o operație tensorflow de nivel înalt pentru a efectua coborârea pe gradient în mod automat. În acest exercițiu, însă, vei calcula panta pentru valorile x egale cu -1, 1 și 0. Operațiile disponibile sunt: GradientTape(), multiply() și Variable().

Instrucțiuni

100 XP
  • Definește x ca variabilă cu valoarea inițială x0.
  • Setează funcția de pierdere, y, egală cu x înmulțit cu x. Nu folosi supraîncărcarea operatorilor.
  • Setează funcția să returneze gradientul lui y în raport cu x.