『PyTorch』第五彈_深入理解autograd_中：Variable梯度探究
查看非葉節點梯度的兩種方法 在反向傳播過程中非葉子節點的導數計算完之后即被清空。若想查看這些變量的梯度，有兩種方法： 使用autograd.grad函數 使用hook autograd.grad和hook方法都是很強大的工具，更詳細的用法參考官方api文檔 ...
原文：『PyTorch』第五彈_深入理解autograd_上：Variable屬性方法
在PyTorch中計算圖的特點可總結如下： autograd根據用戶對variable的操作構建其計算圖。對變量的操作抽象為Function。 對於那些不是任何函數 Function 的輸出，由用戶創建的節點稱為葉子節點，葉子節點的grad fn為None。葉子節點中需要求導的variable，具有AccumulateGrad標識，因其梯度是累加的。 variable默認是不需要求導的，即req ...
2018-02-15 20:12 1 18852 推薦指數：
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