Tensorflow GradientTape不跟踪optimizer.apply_gradients吗？

TensorFlow的GradientTape是用于自动求导的工具，它可以记录计算图中的操作，并计算相对于某些变量的梯度。在使用GradientTape时，通常会将需要求导的操作包裹在tape的上下文中。

然而，当使用optimizer.apply_gradients方法时，GradientTape默认不会跟踪这个操作。这是因为optimizer.apply_gradients是一个原子操作，它会直接修改变量的值，而不是通过计算图中的操作来实现。因此，GradientTape无法捕获到这个操作，也就无法计算相对于这个操作的梯度。

如果需要在使用optimizer.apply_gradients后计算梯度，可以通过显式地告诉GradientTape跟踪这个操作来实现。具体做法是，在调用optimizer.apply_gradients之前，使用tape.watch()方法告诉GradientTape跟踪某个变量。这样，GradientTape就会记录这个变量的操作，并计算相对于这个操作的梯度。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义变量和优化器
x = tf.Variable(2.0)
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)

# 定义损失函数和计算梯度的函数
def loss_fn(x):
    return x ** 2

def compute_gradients():
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss = loss_fn(x)
    gradients = tape.gradient(loss, x)
    return gradients

# 使用GradientTape跟踪变量
gradients = compute_gradients()

# 应用梯度
optimizer.apply_gradients([(gradients, x)])

# 再次使用GradientTape计算梯度
with tf.GradientTape() as tape:
    loss = loss_fn(x)
gradients = tape.gradient(loss, x)

print(gradients)

在这个示例中，我们首先定义了一个变量x和一个优化器optimizer。然后，我们定义了一个损失函数loss_fn，并使用GradientTape计算相对于变量x的梯度。接下来，我们调用optimizer.apply_gradients方法应用梯度。最后，我们再次使用GradientTape计算梯度，并打印出结果。

需要注意的是，使用GradientTape跟踪变量时，要确保在调用optimizer.apply_gradients之前计算梯度。这样可以保证GradientTape能够正确地捕获到optimizer.apply_gradients操作，并计算相对于这个操作的梯度。

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