输出:

    这里 x 是一个初始化为3的 变量 （Variable），使用 tf.Variable() 声明。与普通张量一样，变量同样具有形状、类型和值三种属性。使用变量需要有一个初始化过程，可以通过在 tf.Variable() 中指定 initial_value 参数来指定初始值。这里将变量 x 初始化为 。变量与普通张量的一个重要区别是其默认能够被TensorFlow的自动求导机制所求导，因此往往被用于定义机器学习模型的参数。

    在机器学习中，更加常见的是对多元函数求偏导数，以及对向量或矩阵的求导。这些对于TensorFlow也不在话下。以下代码展示了如何使用 tf.GradientTape() 计算函数 在 w = (1, 2)^T, b = 1 时分别对 的偏导数。其中 X = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix}, y = \begin{bmatrix} 1 \\ 2\end{bmatrix}。

    输出:

    从输出可见，TensorFlow帮助我们计算出了