Tensorflow自动区分差异

Question

我正在使用Python中的Tensorflow 1.11使用以下代码来计算一些导数：

c = self.y_predicted
x = self.x_tf
t = self.t_tf

c_t = tf.gradients(c, t)[0]
c_x = tf.gradients(c, x)[0]
c_xx = tf.gradients(c_x, x)[0]

这可以很好地工作，并且我得到正确的结果和相当快的收敛。 但是，我希望将其替换为：

self.X_tf = tf.concat([self.x_tf, self.t_tf], 1)

dc = tf.gradients(self.y_predicted, self.X_tf)[0]
d2c = tf.gradients(dc, self.X_tf)[0]

c_t = dc[:,1:2]
c_xx = d2c[:,0:1]

我做了一些实验，这应该可以工作，但是收敛速度变慢，并且收敛成本更高。 我期望得到相同的结果和收敛速度，那么我缺少什么呢？

谢谢，