TensorFlow使用自動求導來計算神經網絡模型中參數的梯度。自動求導是一種在計算機程序中自動計算導數的技術，它通過計算圖和反向傳播算法來實現。
在TensorFlow中，計算圖是一個由Tensor對象和操作（Operation）對象組成的有向無環圖。計算圖描述了計算過程中數據的流動關系。當我們定義模型時，TensorFlow會自動構建計算圖。
反向傳播算法是一種用于計算計算圖中參數梯度的算法。它基于鏈式法則，通過將梯度從輸出節點傳播回輸入節點，逐層計算參數的梯度。
具體而言，反向傳播算法分為兩個階段：前向傳播和反向傳播。
在前向傳播階段，我們通過計算圖將輸入數據傳遞到模型的輸出節點，計算出模型的預測結果。
在反向傳播階段，我們從輸出節點開始，計算模型輸出對于每個參數的梯度。反向傳播算法通過鏈式法則逐層傳播梯度，最終計算出所有參數的梯度。
TensorFlow使用符號微分來實現自動求導。符號微分是一種將表達式轉化為基本運算的序列的技術。TensorFlow中的每個操作（如加法、乘法、指數函數等）都有一個對應的求導規則，這些規則會根據鏈式法則自動計算各個操作的梯度。
通過自動求導，我們可以方便地計算神經網絡模型中參數的梯度，并使用梯度下降等優化算法來更新模型參數，從而訓練模型。
