TensorFlow 中的默认 tf.gradients - 全导数还是偏导数？

Question

所以我正在阅读文档（ https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/gradients ）中的 tf.gradients() 并且我有点困惑。

我见过有人说 tf.gradients() 的结果是

ys wrt x in xs 的符号偏导数。

这也是我首先想到的。 但是文档描述了这个函数的一个可选参数如下：

stop_gradients 是一个张量或一个张量列表，相对于所有 xs 被认为是常数。 这些张量不会被反向传播，就好像它们已经使用 stop_gradient 明确断开连接一样。 除此之外，这允许计算偏导数而不是总导数。

那么，如果我使用“stop_gradient”，那么是否只能计算偏导数，否则在带有 len(xs) 的向量中返回的默认值是总导数？ 可能这只是我的误解，如果有人能详细说明一下，将不胜感激。

非常感谢！

Answer 1

根据功能文档

...它返回一个长度为 len(xs) 的张量列表，其中每个张量是 ys 中 y 的总和（dy/dx）。

所以这正是你在第一部分中所说的 - 每个输出张量是对应 x 的 ys总导数的总和。

文档建议使用stop_gradients参数来计算偏导数，即为该参数提供的张量在微分中被认为是常数。