tensorflow如何计算模型梯度？
tensorflow框架，想求分类模型model对输入x的梯度。
在输出层为sigmoid函数下，使用以下代码没有问题。但如果输出层使用softmax函数，该如何求输出对x的梯度?
def grad(x, model):
x = tf.constant([x], dtype=tf.float32)
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x)
y_pred = model(x)
gradient = tape.gradient(y_pred, x)
return gradient[0].numpy()感谢回答。
回答 1
取响应的数据正常在res里面取啊，代码如下：
$app->get('/path/to/do',function($request,$response,$args){ $data = [ 'time'=>time(), 'code'=>0, 'data'=>[] ]; return $response->withJson($data);})->add(function($request,$response,$next){ $reponse = $next($request,$response); //这个$response中就包含你的数据； //通过$response->getBody()->getContent();取得 return $reponse;});和开发者交流更多问题细节吧，去 写回答
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