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步骤

定义计算节点和操作：

“x” 是输入变量。
“Add” 表示加法操作。
“Sub” 表示减法操作。
“Multiply” 表示乘法操作。
计算函数值：
首先，我们将 x0 的值代入计算图中，计算出函数的值。

反向传播计算导数：
我们从输出节点开始，通过计算图的反向传播（Backpropagation）计算导数。

代码实现

import tensorflow as tf# 定义计算图
x = tf.Variable(0.0, name='x')
add_node = x + 2
sub_node = x - 3
multiply_node = add_node * sub_node# 计算函数值
x_val = 1.0
with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())result = sess.run(multiply_node, feed_dict={x: x_val})print("f(x) =", result)# 反向传播计算导数
gradient = tf.gradients(multiply_node, x)with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())gradient_value = sess.run(gradient, feed_dict={x: x_val})print("导数 =", gradient_value[0])