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 ...

backward函数 官方定义： torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) Computes the sum ...

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 gr ...

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 ...

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 ...