y=x+2z=y*y*2print(z)# 这里会增加属性,grad_fn=<MulBackward0> ,这里的mul表示是乘法z=z.mean()# 指定标量函数#这里必须指定标量函数,如果删除z=z.mean() 这句话会提示 grad can be implicitly created only for scalar outputsprint(z)# 属性grad_fn=<MeanBack
torch.tensor有一个属性grad_fn,grad_fn的作用是记录创建该张量时所用的函数,这个属性反向传播的时候会用到。例如在上面的例子中,y.grad_fn=MulBackward0,表示y是通过乘法得到的。所以求导的时候就是用乘法的求导法则。同样的,a.grad=AddBackward0表示a是通过加法得到的,使用加法的求导法则。 import torch w = ...
[3., 3.]], grad_fn=<AddBackward0>) <AddBackward0 object at 0x0000026B0564D220> """ # 针对y做更多的操作 z = y * y * 3 out = z.mean() print("z = ", z, "\nout = ", out) """ z = tensor([[27., 27.], [27., 27.]], grad_fn=<MulBackward0>) out = tensor(2...
执行python3 backward.py 输出为 x = tensor([[1., 1.], [1., 1.]], requires_grad=True) y= tensor([[3., 3.], [3., 3.]], grad_fn=<AddBackward0>) z= tensor([[27., 27.], [27., 27.]], grad_fn=<MulBackward0>) o= tensor(27., grad_fn=<MeanBackward0>) o.grad_fn...
[27., 27.]], grad_fn=<MulBackward0>) tensor(27., grad_fn=<MeanBackward0>) 在PyTorch中,我们可以使用.backward()方法来计算梯度。例如: # 因为out包含一个标量,out.backward()等价于out.backward(torch.tensor(1.)) out.backward() # 打印梯度 d(out)/dx ...
tensor([[4.0], [5.0], [6.0]],requires_grad=True) y = torch.mm(k,x) y.backward() print('k_grad:',k.grad) print('x.gard:',x.grad) print(y) 结果如下 k_grad: tensor([[4., 5., 6.]]) x.gard: tensor([[0.1000], [0.9000], [4.5000]]) tensor([[31.9000]], grad_fn=<...
0 --- Input size (MB): 0.00 Forward/backward pass size (MB): 0.00 Params size (MB): 0.00 Estimated Total Size (MB): 0.00 --- {'total_params': 119, 'trainable_params': 119} In [ ] #通过 parameters() 或者 named_parameters() 来访问模型的参数 model....
defbackward(self,init_grad=1):# init_grad: 来自上一层的梯度ifself.left is not None:ifself.op=="add":self.left.grad+=1*init_grad elif self.op=="sub":self.left.grad+=1*init_grad elif self.op=="mul":self.left.grad+=self.right.data*init_grad ...
'.*_backward', '.*_backward_(out|input|weight|bias)', '.*_forward', '.*_forward_out', '_unsafe_view', 'tensor', '_?sparse_coo_tensor.*', '_?sparse_csr_tensor.*', '_arange.*', '_range.*', '_linspace.*', '_logspace.*', '_sparse_add_out', '_sparse_di...
optimizer.zero_grad() train_loss.backward() optimizer.step() # 打印训练过程中的损失值 print('Epoch {:03d}, Train Loss: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, train_loss.item(), test_loss.item())) ``` 上述代码中,我们首先定义了模型、损失函数和优化器。然后,我们将数据集划分...