我是 tensorflow 的新手，并试图弄清楚 tensorflow 中的自动微分功能是否能解决我的问题。所以我有两个网络，每个网络输出一个潜在向量。因此，假设我的网络 A 输出潜在向量 -La(Hxr) - 其中 (H,r) 表示输出潜在向量 La 的维度。类似地，网络 B 输出 Lb(Wxr) 。所以我的目标函数将两个潜在函数都作为输入，并像 (La.Lb') 一样将它们组合起来，其中 (.) 是点积， (') 表示转置。我将使用交叉熵优化这个目标函数。
现在我的问题是张量流自动差异是否能够正确计算梯度并反向传播？这不是一个简单的案例。网络 A 应该只从梯度 wrt La 更新，而网络 B 应该只用计算得到的梯度 Lb 更新。那么 tensorflow 是否足够聪明，可以弄清楚这一点？有没有办法验证这一点？
谢谢！