grad_fn:记录并且编码了完整的计算历史。<AddBackward0 at 0x120840a90> grad_fn同样是一个Function类型的变量(对象),同样可以用dir(z.grad_fn)查看属性和方法列表。 next_function属性就是grad_fn的精华,z.grad_fn.next_functions,结果是一个元组,里面有两个元组元素。---((<PowBackward0 at 0x1208409b0>,...
若本张量是叶节点且requires_grad为True,则 grad_fn 是None。 grad_fn 有一个属性 next_functions,这是一个二维 tuple,形式为( (函数1, 整数1),(函数2,整数2), ..., (函数n,整数n) )。 后续我们会详细解释。 is_leaf:记录该张量是否是叶子节点 。 用户显式初始化的张量是叶子节点。 所有requires_gr...
这个操作将调用z里面的grad_fn这个属性,执行求导的操作。 这个操作将遍历grad_fn的next_functions,然后分别取出里面的Function(AccumulateGrad),执行求导操作。这部分是一个递归的过程直到最后类型为叶子节点。 计算出结果以后,将结果保存到他们对应的variable 这个变量所引用的对象(x和y)的 grad这个属性里面。 求导结束...
grad_fn.next_functions 具体对应如下图: 2.2 分布式示例 接下来看看分布式的例子,这个例子就是官方设计中图例大致对应的代码,我们把 torch.mul(t3, t4) 命名为 t5,加入了 loss。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def worker0(): # On worker 0: # Setup the autograd context. ...
节点的成员变量 next_functions 是一个 tuple 列表,此列表就代表本节点要输出到哪些其他 Function。列表个数就是这个 grad_fn 的 Edge 数目,列表之中每一个 tuple 对应一条 Edge 信息,内容就是 (Edge.function, Edge.input_nr)。 边(Edge)就是运算操作之间的流向关系。
print(loss.grad_fn.next_functions[0][0])#Linear print(loss.grad_fn.next_functions[0][0].next_functions[0][0])#relu 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. <MseLossBackward0 object at 0x0000017C80763B08> <AddmmBackward0 object at 0x0000017C80763A48> ...
损失,并且图中具有requires_grad=True的所有张量将随梯度累积其.grad张量。 为了说明,让我们向后走几步: In [6]: print(loss.grad_fn) # MSELoss print(loss.grad_fn.next_functions[0][0]) # Linear print(loss.grad_fn.next_functions[0][0].next_functions[0][0]) # ReLU <MseLossBackward0 ...
节点的成员变量 next_functions 是一个 tuple 列表,此列表就代表本节点要输出到哪些其他 Function。列表个数就是这个 grad_fn 的 Edge 数目,列表之中每一个 tuple 对应一条 Edge 信息,内容就是 (Edge.function, Edge.input_nr)。 边(Edge)就是运算操作之间的流向关系。
def hook(grad): # updates grad return grad * 3 def hook2(grad_input, grad_output): # Before this change, grad_output would NOT see the x3 print(grad_output) a = torch.tensor(1., requires_grad=True) b = a.clone() acc_grad = b.grad_fn.next_functions[0][0] acc_grad.register...
PyTorchgrad_fn的作⽤以及RepeatBackward,SliceBackward⽰ 例 变量.grad_fn表明该变量是怎么来的，⽤于指导反向传播。例如loss = a+b，则loss.gard_fn为<AddBackward0 at 0x7f2c90393748>，表明loss是由相加得来的，这个grad_fn可指导怎么求a和b的导数。程序⽰例：import torch w1 = torch.tensor(2.0,...