正常来说backward()函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿。 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。 运行结...
可以看到backward参数为[1,1],具体计算的含义,我们把Q公式拆分为标量形式即: backward参数为[1,1],计算公式为 3.autograd torch.autograd是计算向量和雅可比公式的乘积的引擎: 其中J就是因变量与自变量的雅可比公式,v即backward中的参数;类比于第二节的例子可对应; 前向传播得到数值后,利用此形式计算直接后向传播...
y.backward(retain_graph=True) # 添加retain_graph=True标识,让计算图不被立即释放 y.backward() # 不报错 y.backward() # 报错 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 还有,以上所有的计算梯度都是基于y是标量的情况下,如果不是标量的情况下,需要对backward传入参数gradient也就是说当y不再是标量,而是多...
根据文档描述，torch.autograd.backward() 的参数应该是 grad_variables，函数 torch.autograd.grad() 的...
backward(torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3], dtype=torch.float)) print(x1.grad, x2.grad, x3.grad) tensor(1.1000) tensor(1.4000) tensor(1.) ,得证。 # 等价于y.backward(torch.ones(len(x))) y.sum().backward() 当gradient参数中的元素都为1时即[1,1,1...]的形式,此时相当于求y.sum()...
标量函数backward 向量函数backeward,及gradient参数解析 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()...
通常情况下对于L为标量的情况,使用L.backward()时,不指定任何参数,PyTorch会使用维度相协调的全1Tensor作为参数。对于L为高于1维的情况,需要明确指定backward()的第一个参数。 执行完L.backward()函数后,x1,w1和w2的grad属性会得到更新。更新是“累加”的。所谓累加,举例说明,即当有另外一种定义好的L2是通过对...
backward函数属于torch.autograd函数库,在深度学习过程中对函数进行反向传播,计算输出变量关于输入变量的梯度。其输入变量自然应满足autograd 的要求,为Variable类型而不是tensor类型。 常见的使用方法为: y.backward() 此时分为两种情况,当y为标量时,对y进行反向传播则不需要任何输入变量,个人理解是即默认此时y为网络输...
当y为向量时,调用backward需要传入一个gradient参数。 所以y.sum().backward()等价于y.backward(torch.ones(len(x))) 小结。其实在深度学习中,损失函数都是标量,所以一般情况下我们可以直接调用backward()就可以了。 参考资料 1、《动手学深度学习》第二版,https://zh.d2l.ai/index.html...