TensorFlow使用自动求导来计算神经网络模型中参数的梯度。自动求导是一种在计算机程序中自动计算导数的技术，它通过计算图和反向传播算法来实现。
在TensorFlow中，计算图是一个由Tensor对象和操作（Operation）对象组成的有向无环图。计算图描述了计算过程中数据的流动关系。当我们定义模型时，TensorFlow会自动构建计算图。
反向传播算法是一种用于计算计算图中参数梯度的算法。它基于链式法则，通过将梯度从输出节点传播回输入节点，逐层计算参数的梯度。
具体而言，反向传播算法分为两个阶段：前向传播和反向传播。
在前向传播阶段，我们通过计算图将输入数据传递到模型的输出节点，计算出模型的预测结果。
在反向传播阶段，我们从输出节点开始，计算模型输出对于每个参数的梯度。反向传播算法通过链式法则逐层传播梯度，最终计算出所有参数的梯度。
TensorFlow使用符号微分来实现自动求导。符号微分是一种将表达式转化为基本运算的序列的技术。TensorFlow中的每个操作（如加法、乘法、指数函数等）都有一个对应的求导规则，这些规则会根据链式法则自动计算各个操作的梯度。
通过自动求导，我们可以方便地计算神经网络模型中参数的梯度，并使用梯度下降等优化算法来更新模型参数，从而训练模型。