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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...