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 ...

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

torch.autograd 是PyTorch的自动微分引擎，用以推动神经网络训练。在本节，你将会对autograd如何帮助神经网络训练的概念有所理解。 背景 神经网络（NNs）是在输入数据上执行的嵌套函数的集合。这些函数由参数（权重、偏置）定义，并在PyTorch中保存于tensors中 ...

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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 ...

一作来自Graz University of Technology，论文发表在CVPR2017上面。 tracklets：相邻若干帧的目标物体运动轨迹 摘要： 　　最近的准确率较高的视频目标检测 ...

数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。 　　异常数据根据原始 ...

1.从数据直接构建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.从已有的tensor构建一个tensor。这些方法会重用原来tensor的特征。 x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x ...