torch.autograd.grad中的grad_outputs (CrossEntropyLoss) torch.autograd.grad中的grad_outputs参数是用于指定梯度传播的起始点的张量。它是一个与输出张量形状相同的张量,用于乘以梯度传播的起始点的梯度。在CrossEntropyLoss中使用grad_outputs参数时,它通常被设置为1,表示将梯度传播到CrossEntropyLoss的输入张量。 Cross...
grad_tensors = torch.tensor([1.,2.]) loss.backward(gradient=grad_tensors) print("gradient:\n",w.grad,x.grad,a.grad,b.grad,y.grad) 另一个求取梯度的函数为torch.autograd.grad。 torch.autograd.grad(outputs,inputs,grad_outputs=None,retain_graph=None,create_graph=False) outputs表示用于求导...
torch.autograd.grad (outputs, inputs, grad_outputs=None,retain_graph= None, create_graph=False) 功能:求取梯度 outputs : 用于求导的张量,如 loss inputs : 需要梯度的 张量 create_graph: 创建导数计算图,用于高阶求导 retain_graph : 保存计算图 grad_outputs :多梯度权重 x = torch.tensor(...
3,100,200).requires_grad_()y1 = convs(x1)x2 = torch.randn(64,3,100,200).requires_grad_()y2 = convs(x2)y = torch.cat([y1,y2],dim =0)x = torch.cat([x1,x2],dim =0)print
torch.autograd.grad (outputs, inputs, grad_outputs=None,retain_graph= None, create_graph=False) 功能:求取梯度 outputs : 用于求导的张量,如 loss inputs : 需要梯度的 张量 create\_graph: 创建导数计算图,用于高阶求导 retain\_graph : 保存计算图 ...
grad_outputs:多梯度权重 flag =True# flag = Falseifflag: x = torch.tensor([3.], requires_grad=True) y = torch.pow(x,2) y1 = torch.autograd.grad(y,x,create_graph=True) y2 = torch.autograd.grad(y1[0],x)# 二次求导对元组里的元素进行求导y.backward()print(x.grad)print(y1)print...
torch.autograd.grad (outputs, inputs, grad_outputs=None,retain_graph= None, create_graph=False) 功能:求取梯度 outputs : 用于求导的张量,如 loss inputs : 需要梯度的 张量 create_graph: 创建导数计算图,用于高阶求导 retain_graph : 保存计算图 ...
torch.autograd.grad (outputs, inputs, grad_outputs=None,retain_graph= None, create_graph=False) 功能:求取梯度 outputs : 用于求导的张量,如 loss inputs : 需要梯度的 张量 create_graph: 创建导数计算图,用于高阶求导 retain_graph : 保存计算图 ...
inputs(可变序列) - 输入将返回梯度的积分(并不积累.grad)。 grad_outputs(Tensor 或Variable的序列) - 渐变wrd每个输出。任何张量将被自动转换为volatile,除非create_graph为True。可以为标量变量或不需要grad的值指定无值。如果所有grad_variables都可以接受None值,则该参数是可选的。
torch.autograd.grad 功能:求取梯度 outputs:用于求导的张量,如loss inputs:想要求取梯度的张量 create_graph:创建导数计算图,用于高阶求导 retain_graph:保存计算图 grad_outputs:多梯度权重 # 使用torch.autograd.grad计算二阶导数flag=True# flag = Falseifflag:x=torch.tensor([3.],requires_grad=True)y=to...