『PyTorch』第五弹_深入理解autograd_中：Variable梯度探究
查看非叶节点梯度的两种方法 在反向传播过程中非叶子节点的导数计算完之后即被清空。若想查看这些变量的梯度，有两种方法： 使用autograd.grad函数 使用hook autograd.grad和hook方法都是很强大的工具，更详细的用法参考官方api文档 ...
原文：『PyTorch』第五弹_深入理解autograd_上：Variable属性方法
在PyTorch中计算图的特点可总结如下： autograd根据用户对variable的操作构建其计算图。对变量的操作抽象为Function。 对于那些不是任何函数 Function 的输出，由用户创建的节点称为叶子节点，叶子节点的grad fn为None。叶子节点中需要求导的variable，具有AccumulateGrad标识，因其梯度是累加的。 variable默认是不需要求导的，即req ...
2018-02-15 20:12 1 18852 推荐指数：
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