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 ...

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 ...

你知道pytorch的backward求导的要求吗？你想了解pytorch反向传播的原理吗？本文将记录不同结果对求导参数的要求，并使用代码详细说明，本文借鉴它人博客对pytorch反向传播原理进行解释。 backward函数解释 : 一. 如果是标量对向量求导(scalar对tensor ...

转自：https://sherlockliao.github.io/2017/07/10/backward/ backward只能被应用在一个标量上，也就是一个一维tensor，或者传入跟变量相关的梯度。 特别注意Variable里面默认的参数requires_grad=False ...

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 ...

retain_graph参数的作用 官方定义： retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases ...

从这里学习《DL-with-PyTorch-Chinese》 4.2用PyTorch自动求导 考虑到上一篇手动为由线性和非线性函数组成的复杂函数的导数编写解析表达式并不是一件很有趣的事情，也不是一件很容易的事情。这里我们用通过一个名为autograd的PyTorch模块来解决。 利用 ...

Pytorch在梯度方面提供的功能，大多是为神经网络而设计的。而官方文档给出的定义和解释比较抽象。以下将结合实例，总结一下自己对Pytorch中梯度计算backward函数的理解。 1. 简单的神经网络构建 首先我们看一个非常简单的神经网络。 假设x1，x2是神经网络的中间层，y ...