在深度学习模型的训练中,反向传播(backpropagation)是优化参数的核心步骤,而在 PyTorch 中,Tensor.backward()方法是实现反向传播和计算梯度的关键工具。该方法自动构建计算图,记录张量之间的运算关系,使得模型在每次前向传播后都能通过计算图来追溯和计算梯度。这种自动求导机制不仅大大简化了代码的实现,还在复杂的神经网...
backward方法的工作过程。 1. 初始化梯度:为输出`tensor`的梯度初始化为1(如果输出`tensor`是标量),或者是与输出`tensor`形状相同的单位张量(如果输出`tensor`是向量或更高维张量)。这是因为我们要计算的是损失函数关于输出的梯度,而在反向传播的起始点,输出的梯度就是1。 2. 反向传播计算梯度:从输出`tensor`开...
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...
1. 计算图的构建:在调用`tensor.backward()`之前,计算图必须已经构建好。这个计算图是隐式构建的,例如在PyTorch中,只要我们进行了张量的操作,计算图就自动在后台构建。例如,`x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)`,`y = x 2`,这里就构建了一个简单的计算图,`x`是输入,`y`是输出,当我们对`y...
朴素贝叶斯 torch.Tensor.backward()简单使用 目录 前言 标量变量的反向传播 非标量变量的反向传播 参考 前言 在深度学习中,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。本文主要通过例子来介绍一下pytorch中torch.Tensor.backward()的简单用法。
# 创建一个需要梯度的张量x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)# 进行一些操作y = x ** 2# 计算梯度grad = y.backward()4. 实战演练与技巧 4.1 张量在深度学习中的应用 在深度学习中，张量用于构建模型的参数，并在训练过程中不断更新。在深度学习模型中，张量的运算不仅限于...
`tensor.backward()`会从这个张量开始,沿着计算图的反向进行传播,计算每个叶子节点(即原始输入张量)对目标张量`tensor`的梯度。 ###操作过程 1. **反向传播**:PyTorch从`tensor`开始,根据链式法则计算每个操作的反向传播梯度。 2. **梯度累积**:每个张量的`.grad`属性用于存储对其计算结果的梯度。当计算图中的...
问关于tensor.backward()函数在PyTorch中的简单但令人不安的问题EN上面的实验结果，第一条输出为输出的...
其中,在前向传播过程中,是按照流程完成从初始输入(一般是训练数据+网络权重)直至最终输出(一般是损失函数)的计算过程,同步完成计算图的构建;而在反向传播过程中,则是通过调用loss.backward()函数,依据计算图的相反方向递归完成各级求导(本质上就是求导的链式法则)。同时,对于requires_grad=False的tensor,在反向传播过程...
计算图通常包含两种元素：Tensor张量和Function。Function指的是计算图中某个节点进行的运算，如加减乘除或卷积等。Function内部包含forward()和backward()两个方法，分别应用于正向和反向传播。torch.autograd.backward()函数用于计算给定Tensor张量的梯度。它采用链式求导法则，计算所有Tensor张量对图中叶子节点的...