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 ...

1.当设置group=1时： 返回： 另一个例子： 返回： 可见第一个值为out_channels的大小，第二个值为in_channel ...

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 ...

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 ...

摘要：一个神经网络有N个样本，经过这个网络把N个样本分为M类，那么此时backward参数的维度应该是【N X M】 正常来说backward（）函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿 ...

误差越小越好。 　　PyTorch中的nn模块提供了多种可直接使用的深度学习损失函数，如交叉熵、均方误 ...

的参数和nn.functional是类似的） 如： nll_loss The negati ...

pytorch函数zero_grad(),step()作用 假定现在有损失函数 \[\begin{equation*} z=x^2+y^2 \end{equation*} \] 先用手写梯度下降算法求该损失函数的极小值.这只是一个例子，其实能直接观察出来在(0,0)邻域内的极小值 ...