ifhas_torch_function_variadic(input, target, weight): returnhandle_torch_function( cross_entropy, (input, target, weight), input, target, weight=weight, size_average=size_average, ignore_index=ignore_index, reduce=reduce, reduction=reduction, label_smoothing=label_smoothing, ) ifsize_averageisnot...
has_torch_function()) { return handle_torch_function( r, args, kwargs, THPVariableFunctionsModule, "torch"); } if (r.idx == 0) { if (r.isNone(3)) { auto high = r.toInt64(0); auto size = r.intlist(1); auto generator = r.generator(2); // NOTE: r.scalartype(X) ...
387 if has_torch_function_unary(self): 388 return handle_torch_function( 389 Tensor.backward, 390 (self,), (...) 394 create_graph=create_graph, 395 inputs=inputs)--> 396 torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs)File D:\Miniconda\lib\site-pack...
初始化时候,THPFunction_initModule(module) 创建了torch._C._FunctionBase。 boolTHPFunction_initModule(PyObject *module){if(PyType_Ready(&THPFunctionType) <0)returnfalse;Py_INCREF(&THPFunctionType);// 创建了`torch._C._FunctionBase`PyModule_AddObject(module,"_FunctionBase", (PyObject *)&THPFunct...
这个函数返回一个 句柄(handle)。它有一个方法handle.remove(),可以用这个方法将hook从module移除。 例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 v=Variable(torch.Tensor([0,0,0]),requires_grad=True)h=v.register_hook(lambda grad:grad*2)# double the gradient ...
torch.autograd.functional(计算图的反向传播) 在此前一节,我们描述了单个函数的反向传播,以及如何编写定制的 autograd function。在这一节中,我们简单介绍 pytorch 中所提供的计算图反向传播的接口。 在训练过程中,我们通常利用 prediction 和 groundtruth label 来计算 loss(loss 的类型为Tensor),随后调用loss.backwar...
1752 return handle_torch_function(linear, (input, weight), input, weight, bias=bias) -> 1753 return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) 1754 1755 RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0 我还尝试在前进方法的每一步打印出x的形状: ...
在 PyTorch 中，这可以很容易实现：class MyFunction ( torch . autograd . Function ):@staticmethoddef forward ( ctx , input ):ctx . save_for_backward ( input )output = torch . sign ( input )return outputdef backward ( ctx , grad_output ...
t5 = torch.mul(t3, t4) 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。
🐛 Describe the bug Hi All, TL;DR 🐛 If your model involves using a full_backward_hook, computing derivatives throws a missing setup_context error. As a full backward hook is technically a torch.autograd.Function, and hence requires a setu...