在某些情况下，不需要求出当前张量对所有产生该张量的叶子节点的梯度，这时可以使用torch.autograd.grad()函数。 示例： 这里的gradients的用法就是相当于backward函数中的grad_tensors。可参考这篇https ...

返回所给tensor的矩阵范数或向量范数 参数： input：输入tensor p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', opt ...

torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 1、梯度裁剪原理（http://blog.csdn.net/qq_29340857/article/details/70574528） 既然在BP ...

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用法 参数列表 parameters 一个由张量或单个张量组成的可迭代对象（模型参数） max_norm 梯度的最大范数 nort_type 所使用的范数类型。默认为L2范数，可以是无穷大范数inf 设parameters里所有参数的梯度的范数为total_norm ...

https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad ...

先看一下它的参数： p: the order of norm. 一般来说指定 $p = 1, 2$ 等值表示 $(\sum_{i} \left | x_i \right |^{p})^{(1/p)}$，更详细的描述可以参考： dim: 缩减的维度，dim ...

的 autograd 模块功能为主，主要涉及 torch/autograd 下代码，不涉及底层的 C+ ...