这个函数的作用是反向传播计算梯度的。 这个只有标量才能直接使用 backward()，如果使用自定义的函数，得到的不是标量，则backward()时需要传入 grad_variable 参数。 torch.tensor是autograd包的基础类，如果你设置tensor ...

在学习的过程中遇见了一个问题，就是当使用backward()反向传播时传入参数的问题： 这里的backward()中为什么需要传入参数Variable(t.ones(1, 10))呢？没有传入就会报错： 这个错误的意思就是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建 ...

首先看这个自动求导的参数： grad_variables：形状与variable一致，对于y.backward()，grad_variables相当于链式法则dzdx=dzdy×dydx">dz/dx=dz/dy × dy/dx 中的 dz \over dy ...

参考自《Pytorch autograd,backward详解》： 1 Tensor Pytorch中所有的计算其实都可以回归到Tensor上，所以有必要重新认识一下Tensor。 如果我们需要计算某个Tensor的导数，那么我们需要设置其.requires_grad属性为True。为方便 ...

这篇文章讲得比较清晰，特地备份一下： pytorch中backward函数的gradient参数作用 问题引入 在深度学习中，经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。 PyTorch中 ...

平常都是无脑使用backward，每次看到别人的代码里使用诸如autograd.grad这种方法的时候就有点抵触，今天花了点时间了解了一下原理，写下笔记以供以后参考。以下笔记基于Pytorch1.0 Tensor Pytorch中所有的计算其实都可以回归到Tensor上，所以有必要重新认识 ...

。 首先，如果out.backward()中的out是一个标量的话（相当于一个神经网络有一个样本，这个样 ...

导数偏导数的数学定义 参考资料1和2中对导数偏导数的定义都非常明确.导数和偏导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者求偏导只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源库都涉及到标量对向量求导.比如下面这个pytorch的例子. 简单解释下,设\(x ...