importtorch# 创建一个简单的函数deff(x):returnx**2# 创建一个输入x=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)# 第一次反向传播以计算一阶导数y=f(x)y.backward(create_graph=True)# 注意这里设置了 create_graph=True# 现在 x 的一阶导数first_order_grad=
create_graph: 默认是False。True时候允许计算高阶导数。 inputs: 暂时不清楚,之后用到了再以真实案例更新补充。 几个关于.backward()函数用法的实例。 示例一:标量反向传播。.backward()无需参数,叶子节点梯度保留,非叶节点梯度释放。 import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.FloatTen...
backward(create_graph=True) # x.grad = 12 x.grad.backward() print(x.grad) >>>tensor(18., grad_fn=<CopyBackwards>) 发现了问题,结果不是6,而是18,发现第一次回传时输出x梯度是12。这是因为PyTorch使用backward()时默认会累加梯度,需要手动把前一次的梯度清零 x = torch.tensor(2.).requires_...
create_graph (bool, optional):用于高阶求导 import torch x = torch.tensor([1.0], dtype=torch.float32, requires_grad=True) y = x + 1 z = x + y**2 z.backward(retain_graph=False, create_graph=True) print(x.grad) # 输出[5.0] torch.autograd.backward(x.grad) print(x.grad) # 输出...
2 loss1.backward(retain_graph=True)# 这里参数表明保留backward后的中间参数。 3 loss2.backward() # 执行完这个后,所有中间变量都会被释放,以便下一次的循环 4 #如果是在训练网络optimizer.step() # 更新参数 create_graph参数比较简单,参考官方定义: ...
create_graph=False, grad_variables=None) tensor: 用于计算梯度的 tensor。也就是说这两种方式是等价的:torch.autograd.backward(z) == z.backward() grad_tensors: 在计算非标量的梯度时会用到。他其实也是一个tensor,它的shape一般需要和前面的tensor保持一致。
在torch/tensor.py 文件中可以看到,class Tensor(torch._C._TensorBase)中有函数def backward。所以我们可以用tensor.backward()来进行反向传播。 defbackward(self,gradient=None,retain_graph=None,create_graph=False): r"""Computes the gradient of current tenso...
create_graph:创建导数计算图,用于高阶求导 grad_tensors :多梯度权重(用于设置权重) 注意:张量类中的backward方法,本质上是调用的torch.autogtad.backward。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 w=torch.tensor([1.],requires_grad=True)x=torch.tensor([2.],requires_grad=True)a=torch.add...
torch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph,create_graph)File"/home/prototype/anaconda3/envs/pytorch-env/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/__init__.py",line89,inbackward allow_unreachable=True)# allow_unreachable flagRuntimeError:Trying to backward through the graph a second time,...
清楚梯度,否则会累加x.grad.zero_()torch.autograd.backward(fc_out[0][1], retain_graph=False, create_graph=True)print("fc_out[0][1].backward:\n",x.grad) 输出: input: tensor([[[ 1., 2., 3.],[1., 1., 2.],[2., 1., 2.]]], grad_fn=<ViewBackward>)conv output: tensor...