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=x.grad# 由于计算图被保留,我们可以通过再次调用 ...
torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph) 这样就清楚了,这个backward函数就是在调用这个自动求导的函数。 backward()里面有个参数叫做retain_graph, 这个是控制是否需要保留计算图的,默认是不保留的,即一次反向传播之后,计算图就会被释放掉,这时候,如果再次调用y.backward,就会报错: 报错...
torch.autograd.grad(outputs,inputs,grad_outputs=None,retain_graph=None,create_graph=False) outputs表示用于求导的张量,如例子中的y和loss; inputs表示需要梯度的张量,比如例子中的w和x; create_graph用来创建导数计算图,用于高阶求导; retain_graph用来保存计算图; grad_outputs表示多梯度权重; 函数返回一个元组。
create_graph:创建导数计算图,用于高阶求导 retain_graph:保存计算图 grad_outputs:多梯度权重 # 使用torch.autograd.grad计算二阶导数flag=True# flag = Falseifflag:x=torch.tensor([3.],requires_grad=True)y=torch.pow(x,2)grad_1=torch.autograd.grad(y,x,create_graph=True)print(grad_1)grad_2=tor...
torch.autograd.backward ( tensors, grad_tensors=None,retain_graph=None,create_graph=False) 功能:自动求取梯度 tensors : 用于求导的张量,如 loss retain_graph : 保存计算图 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) ...
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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 复制 w=torch.tensor([1.],requires_grad=True)x=torch.tensor([2.],requires_grad=True)a=torch.add(w,x)b=torch.add(w,1...
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: ...
etain_graph=None, 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: 在计算矩阵的梯度时会用到。他其实也是一个tensor,shape一般需要和前面的tensor保持一致。 retain_graph: 通常在调用一次...
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: 在计算矩阵的梯度时会用到。他其实也是一个tensor,shape一般需要和前面的tensor保持一致。