标量函数backward importtorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#反向传播x = torch.ones(2,2, requires_grad=True) y = x +2z = y * y out = z.mean()# 如果没有下面这一行,x.grad=noneout.backward()print("x.grad:{}\n".format(x.grad)) 对于上面...
只有标量才能直接使用 backward(),即loss.backward(), pytorch 框架中的各种nn.xxLoss(),得出的都是minibatch 中各结果 平均/求和 后的值。如果使用自定义的函数,得到的不是标量,则backward()时需要传入 grad_variable 参数,这一点详见博客https://sherlockliao.github.io/2017/07/10/backward/。 经常会有这样...
註意到前面函數的解釋中,在參數tensors不是標量的情況下,tensor.backward(grad_tensors)實現的是代價函數(torch.sum(tensors*grad_tensors))關於葉子節點的導數。 在上面例子中,loss = t.dot(z),因此用t.backward(z),實現的就是loss對於所有葉子結點的求導,實際運算結果和預期吻合。 t.backward(z,retain_graph...
Pytorch中的backward（）多个loss函数⽤法 Pytorch的backward()函数 假若有多个loss函数，如何进⾏反向传播和更新呢？x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)y = x**2 z = x # 反向传播 y.backward()x.grad tensor(4.)z.backward()x.grad tensor(5.) ## 累加 补充：Pytorch中torch.autograd -...