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Pytorch1.0 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 ...

backward函數 官方定義： torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) Computes the sum ...

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 ...

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 ...

retain_graph參數的作用 官方定義： retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the gr ...

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 ...

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 ...

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 ...