如何在TensorFlow 2.0中将两个梯度带结合起来？

Question

我该如何将以下两个梯度带合并为一个：

x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32)
with tf.GradientTape() as t:
    m, v = DGP.predict(x)
    dm_dx = t.gradient(m, x)
with tf.GradientTape() as t:
    m, v = DGP.predict(x)
    dv_dx = t.gradient(v, x)

以下是我喜欢的方式，但按照我写的方式无法实现：

with tf.GradientTape() as t:
    m, v = DGP.predict(x)
    dm_dx, dv_dx = t.gradient([m,v], x)

- azerila

Answer 1

您应该能够完成以下操作：

x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32)
with tf.GradientTape(persistent=True) as t:
    m, v = DGP.predict(x)
    dm_dx = t.gradient(m, x)
    dv_dx = t.gradient(v, x)

- jdehesa

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警告显示持久化非常低效，但我猜那仍然是唯一的方法。谢谢。 - azerila

Answer 2

为了避免需要长时间保持磁带，您可以采取以下措施：

为此，您可以这样做：

x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32)
with tf.GradientTape() as t1, tf.GradientTape() as t2:
    m, v = DGP.predict(x)
    dm_dx = t1.gradient(m, x)
    dv_dx = t2.gradient(v, x)

- Joseph Konan