小编Ali*_*arv的帖子

我试图获得 Keras 模型输出相对于模型输入 (x)（不是权重）的导数。似乎最简单的方法是使用来自 keras.backend 的“梯度”，它返回梯度张量（https://keras.io/backend/）。我是 tensorflow 的新手，还不适应。我已经得到了梯度张量，并试图为不同的输入值 (x) 获得它的数值。但似乎梯度值与输入 x 无关（这不是预期的），或者我做错了什么。任何帮助或评论将不胜感激。

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.models import Sequential
import keras.backend as K
import tensorflow as tf
%matplotlib inline

n = 100         # sample size
x = np.linspace(0,1,n)    #input
y = 4*(x-0.5)**2          #output
dy = 8*(x-0.5)       #derivative of output wrt the input
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=1, activation='relu'))            # 1d input
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))                                             # …