1.2 创建Tensor并设置requires_grad 1.3 梯度计算 1 自动求梯度 在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播。 本文将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。 1.1 概念 上一节介绍的Tensor是这个包的核心类,如果将...
Tensor属性:.grad,.grad_fn, .requires_grad Tensor函数:.backward(),.detach(),,retain_grad() 函数:.zero_grad() 求梯度函数backward()的参数gradient Autograd包中torch.Tensor类,有个.requires_grad x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) print(x) #输出为 tensor([[1., 1.], [1., 1.]...
gradient (Tensor or None): 计算图通过链式法则对神经网络层权重求导。如果loss是标量,对标量执行backward()则不需要该参数。若loss是非标量(non-scalar)且requires_grad=True,则必须传入和loss维度一样的矩阵。举例说明下该矩阵的含义:如下公式所示,例如输入a为一个requires_grad=True的矩阵,经过复杂神经网络得到out...
backward(gradient=None, retain_variables=False) 参数: gradient (Tensor) – Gradient of the differentiated function w.r.t. the data. Required only if the data has more than one element 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 z.backward(gradient=grads) 上面代码应该怎么解释呢? 对于ret...
parameters: _tensor_or_tensors, max_norm: float, norm_type: float = 2.0, error_if_nonfinite: bool = False, foreach: Optional[bool] = None, ) -> torch.Tensor: r"""Clip the gradient norm of an iterable of parameters. The norm is computed over the norms of the individual gradients ...
对函数计算梯度(gradient),Pytoch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播。 2.3.1 概念 Tensor是autograd包的核心类 如果将其属性.requires_grad设置为True,它将开始追踪在其上的所有操作(这样就可以利用链式法则进行梯度传播)。
"tensor"这个单词⼀般可译作“张量”,张量可以看作是⼀个多维数组。标量可以看作是0维张量,向量可以看作1维张量,矩阵可以看作是⼆维张量。 在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输⼊和前向传播过程⾃动构建计算图,并执⾏反向传播。本节将介绍如何使⽤auto...
importtorch from torch.autogradimportVariable # 创建一个Variable x=Variable(torch.tensor([2.0]),requires_grad=True)# 定义一个计算图 y=x**2+3*x+1# 进行反向传播 y.backward()# 获取梯度 gradient=x.gradprint("梯度:",gradient)# 输出:tensor([7.]) ...
当频繁地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU（或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU）时，代价是非常昂贵的。item() 和 .numpy() 也是一样可以使用. detach() 代替。 如果你创建了一个新的张量，可以使用关键字参数 device=torch.device('cuda:0') 将其分配给 GPU。 如果你需要传输数据...
tensor([14.]) 1.2 矩阵对矩阵求导 如果x的值是一个列表的话,也就是需要对多个输入进行求导,这时候就不能简单的进行y.backward()来求得x的梯度信息了,需要使用backward中的gradient参数,或者是autograd.backward中的grad_tensors参数,这两者是等价的,因为输入是一个列表参数,此时y也应该是一个列表。假若输入:x...