图模式下tf.gradients()与tf.GradientTape.gradient()的行为差异问询

针对你提到的单张量x、单张量y的可微函数场景，图模式下tf.gradients(y, x)与tf.GradientTape.gradient(y, x)的计算结果完全一致，二者调用的是TensorFlow同一套底层自动微分内核，没有精度或计算结果上的差异。

• 设计定位与适配模式不同
  tf.gradients是TensorFlow 1.x静态图生态的原生接口，仅支持在静态图上下文（tf.function包裹的代码、1.x版本的tf.Session环境）中运行，直接在Eager动态执行模式下调用会抛出错误。
  tf.GradientTape是TensorFlow 2.x为统一动态/静态执行范式设计的接口，原生适配Eager模式，同时兼容图模式，是当前官方推荐的通用梯度计算接口。
• 梯度计算的触发逻辑不同
  tf.gradients不需要提前记录运算过程，直接遍历已构建完成的静态计算图，从y节点反向回溯到x节点生成梯度计算子图，只要图中存在x到y的可微路径就可以完成计算。
  tf.GradientTape不管运行在Eager还是图模式下，都需要先通过上下文管理器显式监控运算过程，只有在tape生命周期内执行的、被监控的运算路径才会被纳入梯度计算范围。在图模式下，tf.function编译阶段会自动把tape的记录逻辑转化为静态梯度节点，和tf.gradients生成的梯度子图没有本质区别。
• 功能灵活性差异
  tf.GradientTape支持更丰富的梯度操作：可通过persistent=True参数保留上下文实现多次梯度计算、支持嵌套调用实现高阶导数、可自定义监控的张量范围、支持梯度截断等自定义操作。
  tf.gradients是单次计算接口，调用后会自动释放梯度相关的中间缓存，实现高阶导数需要手动嵌套调用，灵活度远低于GradientTape。
• 性能表现差异
  tf.gradients并不是专为图模式加速设计的接口，同场景下二者性能没有明显差异：图模式编译优化后，二者生成的梯度计算子图结构完全一致，执行效率相同。仅在Eager模式下，GradientTape会有微小的运算记录开销，但该开销在图模式编译阶段会被完全消除。

这是TensorFlow版本演进的历史遗留问题：tf.gradients是1.x静态图时代的核心梯度接口，为了兼容大量基于1.x开发的存量代码，才保留在2.x版本中。官方已经明确后续所有新特性都会优先适配tf.GradientTape，tf.gradients不会再做功能更新，未来大概率会被逐步标记为废弃。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rihimetebmahk