PyTorch中backward()函數的gradient參數作用
這篇文章講得比較清晰，特地備份一下： pytorch中backward函數的gradient參數作用 問題引入 在深度學習中，經常需要對函數求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能夠根據輸入和前向傳播過程自動構建計算圖，並執行反向傳播。 PyTorch中 ...
原文：Pytorch中的自動求導函數backward()所需參數含義
摘要：一個神經網絡有N個樣本，經過這個網絡把N個樣本分為M類，那么此時backward參數的維度應該是 N X M 正常來說backward 函數是要傳入參數的，一直沒弄明白backward需要傳入的參數具體含義，但是沒關系，生命在與折騰，咱們來折騰一下，嘿嘿。 首先，如果out.backward 中的out是一個標量的話 相當於一個神經網絡有一個樣本，這個樣本有兩個屬性，神經網絡有一個輸出 那么 ...
2018-12-23 17:40 3 9162 推薦指數：
相關推薦
ARTS-S pytorch中backward函數的gradient參數作用
導數偏導數的數學定義 參考資料1和2中對導數偏導數的定義都非常明確.導數和偏導數都是函數對自變量而言.從數學定義上講,求導或者求偏導只有函數對自變量,其余任何情況都是錯的.但是很多機器學習的資料和開源庫都涉及到標量對向量求導.比如下面這個pytorch的例子. 簡單解釋下,設\(x ...
pytorch的backward函數求導原理與代碼細節闡述
你知道pytorch的backward求導的要求嗎？你想了解pytorch反向傳播的原理嗎？本文將記錄不同結果對求導參數的要求，並使用代碼詳細說明，本文借鑒它人博客對pytorch反向傳播原理進行解釋。 backward函數解釋 : 一. 如果是標量對向量求導(scalar對tensor ...
PyTorch中的backward [轉]
轉自：https://sherlockliao.github.io/2017/07/10/backward/ backward只能被應用在一個標量上，也就是一個一維tensor，或者傳入跟變量相關的梯度。 特別注意Variable里面默認的參數requires_grad=False ...
pytorch中的backward
這個函數的作用是反向傳播計算梯度的。 這個只有標量才能直接使用 backward()，如果使用自定義的函數，得到的不是標量，則backward()時需要傳入 grad_variable 參數。 torch.tensor是autograd包的基礎類，如果你設置tensor ...
pytorch autograd backward函數中 retain_graph參數的作用，簡單例子分析，以及create_graph參數的作用
retain_graph參數的作用 官方定義： retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases ...
用PyTorch自動求導
從這里學習《DL-with-PyTorch-Chinese》 4.2用PyTorch自動求導 考慮到上一篇手動為由線性和非線性函數組成的復雜函數的導數編寫解析表達式並不是一件很有趣的事情，也不是一件很容易的事情。這里我們用通過一個名為autograd的PyTorch模塊來解決。 利用 ...
Pytorch學習之梯度計算backward函數
Pytorch在梯度方面提供的功能，大多是為神經網絡而設計的。而官方文檔給出的定義和解釋比較抽象。以下將結合實例，總結一下自己對Pytorch中梯度計算backward函數的理解。 1. 簡單的神經網絡構建 首先我們看一個非常簡單的神經網絡。 假設x1，x2是神經網絡的中間層，y ...