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动态图与静态图
1. Dynamic control flow
获得python（宿主语言）的所有函数性质。
2. eager training
2.1 计算梯度
tf.GradientTape 追踪operation并随后计算梯度。
每一次call可能有不同的operation，前向操作会得到记录给“tape“，为了计算梯度，向后play tape并随后丢弃。
2.2 train a model
3. 高级自动微分
tf.GradientTape can also be used in dynamic models
Custom gradients are commonly used to provide a numerically stable gradient for a sequence of operations: