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.

사용자 정의 그래디언트
경우에 따라 기본값을 사용하지 않고 그래디언트를 계산하는 방법을 정확하게 제어할 수 있습니다. 이러한 상황에는 다음이 포함됩니다.

작성 중인 새 op에 대해 정의된 그래디언트가 없습니다.
기본 계산이 수치적으로 불안정합니다.
정방향 패스에서 값비싼 계산을 캐시하려고 합니다.
그래디언트를 수정하지 않고 값(예 : tf.clip_by_value , tf.math.round)을 수정하려고 합니다.

새 op를 작성하려면, tf.RegisterGradient를 사용하여 직접 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 해당 페이지를 참조하세요. (그래디언트 레지스트리는 전역이므로 주의해서 변경하세요.)
후자의 세 가지 경우에는 tf.custom_gradient를 사용할 수 있습니다.
다음은 tf.clip_by_norm을 중간 그래디언트에 적용하는 예입니다.