在某些情況下，不需要求出當前張量對所有產生該張量的葉子節點的梯度，這時可以使用torch.autograd.grad()函數。 示例： 這里的gradients的用法就是相當於backward函數中的grad_tensors。可參考這篇https ...

返回所給tensor的矩陣范數或向量范數 參數： input：輸入tensor p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', opt ...

torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 1、梯度裁剪原理（http://blog.csdn.net/qq_29340857/article/details/70574528） 既然在BP ...

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用法 參數列表 parameters 一個由張量或單個張量組成的可迭代對象（模型參數） max_norm 梯度的最大范數 nort_type 所使用的范數類型。默認為L2范數，可以是無窮大范數inf 設parameters里所有參數的梯度的范數為total_norm ...

https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求計算梯度 requires_grad=False 不要求計算梯度 with torch.no_grad ...

先看一下它的參數： p: the order of norm. 一般來說指定 $p = 1, 2$ 等值表示 $(\sum_{i} \left | x_i \right |^{p})^{(1/p)}$，更詳細的描述可以參考： dim: 縮減的維度，dim ...

的 autograd 模塊功能為主，主要涉及 torch/autograd 下代碼，不涉及底層的 C+ ...