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tensorflow 查看梯度方式
站长资源 2025/5/11 佚名
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1. 为什么要查看梯度

对于初学者来说网络经常不收敛，loss很奇怪（就是不收敛），所以怀疑是反向传播中梯度的问题

（1）求导之后的数（的绝对值）越来越小（趋近于0），这就是梯度消失

（2）求导之后的数（的绝对值）越来越大（特别大，发散），这就是梯度爆炸

所以说呢，当loss不正常时，可以看看梯度是否处于爆炸，或者是消失了，梯度爆炸的话，网络中的W也会很大，人工控制一下（初始化的时候弄小点等等肯定还有其它方法，只是我不知道，知道的大神也可以稍微告诉我一下~~），要是梯度消失，可以试着用用resnet,densenet之类的

2. tensorflow中如何查看梯度

tf.gradients(y,x)这里的就是y对于x的导数（dy/dx）,x和y一定要有关联哦~

直接tf.gradients(y_, weight1)就可以了~

以上这篇tensorflow 查看梯度方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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