在PyTorch中,当使用backward()函数时,出现TypeError: backward() got an unexpected keyword argument 'grad_tensors'的错误,这是因为backward()函数不接受grad_tensors参数。 backward()函数是PyTorch中用于计算梯度的函数,它会自动计算张量的梯度并将其累积到对应的张量的grad属性中。该函数的...
2.2 backward 反向传播 反向传播函数的使用:其中第一个参数 tensors 传入用于计算梯度的张量,格式和各个参数 torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False) tensors:用于计算梯度的Tensor,如torch.autograd.backward(y),等价于y.backward()。 grad_tensors:形状与ten...
torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) 1. (1)函数的作用 计算某tensor叶子节点的梯度 若该tensor为标量,则无需grad_tensors参数,若tensor为非标量,则需提供grad_tensors参数,grad_tensors参数形状必须与该tensor形状相同(可将传入的...
在这一种情况下,backward实际上实现的是代价函数(loss = torch.sum(tensors*grad_tensors); 注:torch中向量*向量实际上是点积,因此tensors和grad_tensors的维度必须一致)关于叶子节点的梯度计算,而不是参数tensors对于给定图叶子节点的梯度。如果指定参数grad_tensors=torch.ones((size(tensors))),显而易见,代...
翻译和解释:参数tensors如果是标量,函数backward计算参数tensors对于给定图叶子节点的梯度( graph leaves,即为设置requires_grad=True的变量)。 参数tensors如果不是标量,需要另外指定参数grad_tensors,参数grad_tensors必须和参数tensors的长度相同。在这一种情况下,backward实际上实现的是代价函数(loss=tensors.dot(g...
backward函数解释 : 一. 如果是标量对向量求导(scalar对tensor求导),那么就可以保证上面的计算图的根节点只有一个,此时不用引入grad_tensors参数(即梯度权重),直接调用backward函数即可。 代码如下: x = torch.ones(2, requires_grad=True) # x = [1,1] ...
backward函数解释 : 一. 如果是标量对向量求导(scalar对tensor求导),那么就可以保证上面的计算图的根节点只有一个,此时不用引入grad_tensors参数(即梯度权重),直接调用backward函数即可。 代码如下: x = torch.ones(2, requires_grad=True) # x = [1,1] ...
如果x的值是一个列表的话,也就是需要对多个输入进行求导,这时候就不能简单的进行y.backward()来求得x的梯度信息了,需要使用backward中的gradient参数,或者是autograd.backward中的grad_tensors参数,这两者是等价的,因为输入是一个列表参数,此时y也应该是一个列表。假若输入:x = [ 2 , 3 , 4 ] ,那么输出的...
defbackward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None,create_graph=False,grad_variables=None): r"""Computes the sum of gradients of given tensors w.r.t. graph leaves. The graph is differentiated using the chain rule. If any of ``tensors`...
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风...