再回顾一下 PyTorch 自己的文档,它说 torch.autograd.backward 的第二个参数 grad_variables 应该是第一个参数 variables 的对应的导数。 嗯??这是什么情况??其实我上面的解释是一致的。假设 y 和 w 是同型 Tensor,那么 l = torch.sum(y*w) 对 y 的导数 dl/dy 就是 w。所以把这里的 w 理解成 y ...
variables 和 grad_variables 都可以是 sequence,不过平常也不太有一串变量对另一串变量求导这种需求:如果有这种需求的话,自己写个循环就行了;像 PyTorch 的这个接口,以及 TensorFlow 里提供的求导接口,虽然可以传一堆 x 和一堆 y 进去,但是返回的都是一堆 y 的和对各个 x 的导数,这样一来这个接口的用法就显...
PyTorch 的 backward 为什么有一个 grad_variables 参数？
grad_variables 就是一个向量. 当y是一个标量的时候, 默认为1(我们常用的损失函数就是一个标量, 可...
Gradients of Factor Variables in Nonparametric ModelsArne Henningsen
x.requires_grad_(True/False) 设置tensor的可导与不可导，注意后面有一个下划线哦！但是需要注意的是，我只能够设置叶子变量，即leaf variable的这个方法，否则会出现以下错误：RuntimeError: you can only change requires_grad flags of leaf variables.1.2 函数的求导方法——y.backward()方法 上面只演示了简单...
Yeah, so the reason why I locked changing requires_grad for non-leaf variables is that it's quite tricky to solve properly. There are two ways I though of, and both have problems: If you want to disable the gradient flow in the backward, it's not enough to do this. You also have...
Hi Zhirong, I met the following error when running this code with pytorch 0.4.0: File "lib/NCEAverage.py", line 27, in forward x.resize_(batchSize, inputSize, 1) RuntimeError: cannot resize variables that require grad I changed x.resize_...
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