原文:Pytorch autograd,backward詳解

平常都是無腦使用backward,每次看到別人的代碼里使用諸如autograd.grad這種方法的時候就有點抵觸,今天花了點時間了解了一下原理,寫下筆記以供以后參考。以下筆記基於Pytorch . Tensor Pytorch中所有的計算其實都可以回歸到Tensor上,所以有必要重新認識一下Tensor。如果我們需要計算某個Tensor的導數,那么我們需要設置其.requires grad屬性為T ...

2019-09-19 14:45 1 3988 推薦指數:

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關於Pytorchautogradbackward的一些筆記

參考自《Pytorch autograd,backward詳解》: 1 Tensor Pytorch中所有的計算其實都可以回歸到Tensor上,所以有必要重新認識一下Tensor。 如果我們需要計算某個Tensor的導數,那么我們需要設置其.requires_grad屬性為True。為方便 ...

Tue Feb 25 04:29:00 CST 2020 0 1107
pytorchbackward

在學習的過程中遇見了一個問題,就是當使用backward()反向傳播時傳入參數的問題: 這里的backward()中為什么需要傳入參數Variable(t.ones(1, 10))呢?沒有傳入就會報錯: 這個錯誤的意思就是梯度只能為標量(即一個數)輸出隱式地創建 ...

Fri Mar 29 01:15:00 CST 2019 2 3513
Pytorchbackward

首先看這個自動求導的參數: grad_variables:形狀與variable一致,對於y.backward(),grad_variables相當於鏈式法則dzdx=dzdy×dydx">dz/dx=dz/dy × dy/dx 中的 dz \over dy ...

Wed Jan 24 01:01:00 CST 2018 0 2898
PyTorch教程之Autograd

PyTorch中,autograd是所有神經網絡的核心內容,為Tensor所有操作提供自動求導方法。 它是一個按運行方式定義的框架,這意味着backprop是由代碼的運行方式定義的。 一、Variable autograd.Variable 是autograd中最核心的類。 它包裝了一個 ...

Wed Sep 13 18:36:00 CST 2017 0 6316
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 ...

Sun Dec 10 00:04:00 CST 2017 1 4405
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 ...

Wed Jan 12 19:37:00 CST 2022 0 1874
 
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