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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...