xg = z.grad_fn.next_functions[0][0] x_leaf=xg.next_functions[0][0] print(z.grad_fn) print(z.grad_fn.next_functions) print(xg) print(type(xg)) # xg和z.grad_fn都是一个Function类的对象 print(xg.next_functions) print(x_leaf) # x_leaf=xg.next_functions[0][0] <AddBackward0 ...
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. ...
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next_functions = t5.grad_fn.next_functions 1. 2. 3. 4. 5. 6. 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。 def worker0():
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。
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 ...
next_functions = t5.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。 defworker0():# On worker 0:# Setup the autograd context. Computations that take# part in the distr...
with torch.no_grad(): for i, vdata in enumerate(validation_loader): vinputs, vlabels = vdata voutputs = model(vinputs) vloss = loss_fn(voutputs, vlabels) running_vloss += vloss avg_vloss = running_vloss / (i + 1) print('LOSS train {} valid {}'.format(avg_loss, avg_vloss...
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,...