在PyTorch的计算图中,每个张量都是图中的一个节点,而grad_fn则是连接这些节点的边。我们可以用以下流程图来表示这个过程: x: tensory: tensorz: tensorout: tensor 如上图所示,x生成了y,y又生成了z,最后z生成了out,每个节点都通过grad_fn连接彼此。 多个操作的追踪 在某些情况下,多个操作可以合并成一个操作...
importtorch# 创建一个带有梯度的 Tensorx=torch.tensor([1.0,2.0],requires_grad=True)y=x*2# y 的 grad_fn 会记录这个乘法操作# 去掉 grad_fnz=y.detach()# z 将不再有 grad_fnprint(f"y:{y}, y.grad_fn:{y.grad_fn}")# y 的 grad_fn 为 MulBackwardprint(f"z:{z}, z.grad_fn:{z...
通过requires_grad参数控制两个属性,grad和grad_fn,其中前者代表当前Tensor的梯度,后者代表经过当前Tensor所需求导的梯度函数;当requires_grad=False时,grad和grad_fn都为None,且不会存在任何取值,而只有当requires_grad=True时,此时grad和grad_fn初始取值仍为None,但在后续反向传播中可以予以赋值更新 backward(),是一...
Variable是Pytorch的0.4.0版本之前的一个重要的数据结构,但是从0.4.0开始,它已经并入了Tensor中了。 Variable是 torch.autograd 中的数据类型,主要用于封装Tensor ,进行自动求导。 data: 被包装的 Tensor grad: data 的梯度 grad_fn: 创建 Tensor 的 Function ,是自动求导的关键。比如说是加法还是乘法之类的。 req...
grad:该Tensor的梯度值,每次在计算backward时都需要将前一时刻的梯度归零,否则梯度值会一直累加,这个会在后面讲到。 grad_fn: 叶子节点通常为None,只有结果节点的grad_fn才有效,用于指示梯度函数是哪种类型。例如上面示例代码中的y.grad_fn=<PowBackward0 at 0x213550af048>, z.grad_fn=<AddBackward0 at 0x21...
data: 被包装的 Tensor。 grad: data 的梯度。 grad_fn: 创建 Tensor 所使用的 Function,是自动求导的关键,因为根据所记录的函数才能计算出导数。 requires_grad: 指示是否需要梯度,并不是所有的张量都需要计算梯度。 is_leaf: 指示是否叶子节点(张量),叶子节点的概念在计算图中会用到,后面详细介绍。
每个张量(Tensor)在PyTorch中都有一个.grad_fn属性,它指向了创建该张量的操作(如果有的话)。 对于通过用户定义的操作(如通过模型的前向传播)直接创建的张量,.grad_fn是None,因为这些张量是图的叶子节点(leaf nodes),即没有父节点的节点。 然而,当你对张量执行操作时(比如加法、乘法等),这些操作会返回新的张量...
# [0.3333, 0.3333]]) print(tmp.grad_fn)# 输出:<SliceBackward object at 0x7f2c90393f60> print(tmp.grad)# 输出:tensor([1., 1.]) print(a.grad)# 输出:tensor([[1., 1.], # [0., 0.]]) 手动推导: 手动推导的结果和程序的结果是一致的。
只要这样设置了之后,后面由x经过运算得到的其他tensor,就都有equires_grad=True属性了。 可以通过x.requires_grad来查看这个属性。 代码语言:javascript 复制 In[4]:y=x+2In[5]:print(y)tensor([[3.,3.,3.,3.],[3.,3.,3.,3.]],grad_fn=<AddBackward>)In[6]:y.requires_grad ...
grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tensor,与data形状一致 grad_fn:指向Function对象,用于反向传播的梯度计算之用 在构建网络时,刚开始的错误为:没有可以grad_fn属性的变量。 百度后得知要对需要进行迭代更新的变量设置requires_grad=True ,操作如下: ...