(3)很显然,nn.Module更加高层,而autograd.Function更加底层,其实从名字中也能看出二者的区别,Module是针对模块的,即神经网络中的层、激活层、损失函数、网络模型等等,而Function是针对函数的,针对的是一些需要自己定义的函数而言的。如果某一个函数my_function继承自Function类,实现了这个类的forward和backward方法,那么...
其一,forward函数中有一个ctx变量,这是一定需要的。因为这里面会存一些对方向传播有用的变量(因为有些函数求导是需要用到前向计算过程中的一些计算结果)。backward中也有ctx参数,可以获取从forward函数中所保存的变量。第二个需要注意的点就是backward输出的都是关于...
我们可以通过建立torch.autograd的子类来实现我们自定义的autograd函数, 并完成张量的正向和反向传播。 """ @staticmethod def forward(ctx, x): """ 在正向传播中,我们接收到一个上下文对象和一个包含输入的张量; 我们必须返回一个包含输出的张量, 并且我们可以使用上下文对象来缓存对象,以便在反向传播中使用。 ""...
def forward(ctx, input): return (input > 0).float() @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return F.hardtanh(grad_output) PyTorch 让我们可以定义具有前向和后向功能的自定义自动求导函数。这里我们为直通式估算器定义了一个自动求导函数。在前向传递中,我们希望将输入张量中的所有值从浮点转换为...
在上面的例子中,我们的输入只有一个变量。接下来看一下输入是包含多个变量的例子: fromtypingimportAnyimporttorchfromtorch.autogradimportFunction# Inherit from FunctionclassMul(Function):@staticmethod# 注意这里forward和backward都是静态函数defforward(ctx,x,weight,bias=None):# bias 是一个可选变量,所以可以没...
而如果在forward中使用 ctx.input = input, 原则上跟官方的例子无甚差别, 差别只在 a check is made...
首先从上下文之中提取之前存储的变量,这里主要是输入设备 input_device(源设备)和 target_gpus(目标设备)。 获取到目标设备的流。 调用comm.scatter 把梯度分发到目标设备。 classScatter(Function):@staticmethoddefforward(ctx, target_gpus, chunk_sizes, dim,input): ...
ATen,包含 Tensor 等重要的函数和类; 一些辅助的头文件,用于实现 ATen 和 pybind11 之间的交互。 源文件test.cpp如下: #include"test.h" // 前向传播,两个 Tensor 相加。这里只关注 C++ 扩展的流程,具体实现不深入探讨。 torch::TensorTest_forward_cpu(consttorch::Tensor& x, ...
def forward(self, inputs, grad_outputs): inputs_1: "f32[5, 5, 5]"; grad_outputs_1...
defforward(ctx,input1,input2):output=input1.new()ifnot input1.is_cuda:my_lib.my_lib_add_forward(input1,input2,output)else:my_lib.my_lib_add_forward_cuda(input1,input2,output)returnoutput @staticmethod defbackward(ctx,grad_output):t_grad_output=grad_output.data ...