human
Solve the following python programming problem given the following code:
# Establish an identity operation, but clip during the gradient pass.
@tf.custom_gradient
def clip_gradients(y):
  def backward(dy):
    return tf.clip_by_norm(dy, 0.5)
  return y, backward

v = tf.Variable(2.0)
with tf.GradientTape() as t:
  output = clip_gradients(v * v)
print(t.gradient(output, v))  # calls "backward", which clips 4 to 2
Given the above code, generate some markdown instructions for it.
assistant
#Here is the Python program you requested.

カスタム勾配
場合によっては、デフォルトを使用しないで勾配の計算方法を正確に制御する必要があります。次のような状況がそれに該当します。

記述中の新しい演算に勾配が定義されていない。
デフォルトの計算が数値的に不安定。
フォワードパスから高価な計算をキャッシュしたい。
勾配を変更せずに値を変更したい（tf.clip_by_value や tf.math.round などを使用）。

最初のケースでは、新しい演算子を記述するために、tf.RegisterGradient を使用して独自の勾配を設定できます（詳細は API ドキュメントを参照）。（勾配レジストリはグローバルなので、注意して変更してください。）
後者の 3 つのケースには、tf.custom_gradientを使用できます。
以下は、中間勾配に tf.clip_by_norm を適用した例です。