因此,loss.grad_fn表示了计算loss值时所涉及的最后一个操作(通常是某种形式的损失函数计算,比如均方误差、交叉熵等)。 通过检查loss.grad_fn,你可以了解PyTorch是如何构建计算图来计算损失值的,尽管在大多数情况下,你不需要直接访问这个属性来训练你的模型。 然而,了解它的存在和它的作用对于深入理解PyTorch的自动微...
to(self.device) 需要注意的是:Pytorch中,运算得到的张量会自动被赋值grad_fn属性,但是自己创建的不会。这里虽然out_list的值一样,但是Tensor是创建向量的操作,不会赋予grad_fn属性,导致梯度计算断开,因此两者的在梯度计算上是不一样的。 另外需要注意的是:requires_grad设为True不代表grad_fn不为None,易混概念见...
自定义的loss函数如果没有grad_fn属性,通常意味着该loss的计算过程中没有使用PyTorch的自动求导机制。这可能是因为: 使用了非PyTorch操作来创建或修改张量,这些操作没有为张量分配grad_fn。 在loss计算过程中,某些操作断开了梯度流,导致无法追踪梯度。 3. 提供方法确保自定义loss能够正确计算梯度 要确保自定义loss能够...