我在学习Udacity深度学习课程的第6次作业时，对在应用梯度的步骤中使用zip()函数的原因感到困惑。

以下是相关的代码：

# 定义损失函数logits = tf.nn.xw_plus_b(tf.concat(0, outputs), w, b) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, tf.concat(0, train_labels)))# 优化器.global_step = tf.Variable(0)#staircase=True表示学习率在离散时间步更新learning_rate = tf.train.exponential_decay(10.0, global_step, 5000, 0.1, staircase=True)optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)gradients, v = zip(*optimizer.compute_gradients(loss))gradients, _ = tf.clip_by_global_norm(gradients, 1.25)optimizer = optimizer.apply_gradients(zip(gradients, v), global_step=global_step)

使用zip()函数的目的是什么？

为什么gradients和v以这种方式存储？我以为zip(*iterable)只返回一个zip对象。

回答：

我不了解Tensorflow，但推测optimizer.compute_gradients(loss)会生成(梯度, 值)元组。

gradients, v = zip(*optimizer.compute_gradients(loss))

执行了转置操作，创建了一个梯度列表和一个值列表。

gradients, _ = tf.clip_by_global_norm(gradients, 1.25)

然后对梯度进行裁剪，

optimizer = optimizer.apply_gradients(zip(gradients, v), global_step=global_step)

重新将梯度和值列表打包成(梯度, 值)元组的可迭代对象，然后传递给optimizer.apply_gradients方法。