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 ...

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

torch.autograd 是PyTorch的自動微分引擎，用以推動神經網絡訓練。在本節，你將會對autograd如何幫助神經網絡訓練的概念有所理解。 背景 神經網絡（NNs）是在輸入數據上執行的嵌套函數的集合。這些函數由參數（權重、偏置）定義，並在PyTorch中保存於tensors中 ...

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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 ...

一作來自Graz University of Technology，論文發表在CVPR2017上面。 tracklets：相鄰若干幀的目標物體運動軌跡 摘要： 　　最近的准確率較高的視頻目標檢測 ...

數據集中的異常數據通常被成為異常點、離群點或孤立點等，典型特征是這些數據的特征或規則與大多數數據不一致，呈現出“異常”的特點，而檢測這些數據的方法被稱為異常檢測。 　　異常數據根據原始 ...

1.從數據直接構建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.從已有的tensor構建一個tensor。這些方法會重用原來tensor的特征。 x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x ...