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...
requires_grad=True : x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) print(x) print(x.grad_fn) 输出: tensor([[1., 1.], [1., 1.]], requires_grad=True) None 再做一下运算操作: y = x + 2 print(y) print(y.grad_fn) 输出: tensor([[3., 3.], [3., 3.]], grad_fn=<AddBa...
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 0x2135df11be0> is_leaf: 用来指示该Tensor是否是叶子节点。 2|0torch.autograd.backward 有如下代码: x = torch.te...
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 0x2135df11be0> is_leaf: 用来指示该Tensor是否是叶子节点。 2|0torch.autograd.backward 有如下代码: x = torch.te...
如果想改变这个属性,就调用tensor.requires_grad_()方法: 代码语言:javascript 复制 In[22]:x.requires_grad_(False)Out[22]:tensor([[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.]])In[21]:print(x.requires_grad,y.requires_grad)False True 这里,注意区别tensor.requires_grad和tensor.requires_grad_()两个东...
#1.注意:x和y设置为requires_grad=False x.grad,x.grad_fn,x.is_leaf,y.grad,y.grad_fn,y.is_leaf #输出:(None,None,True,None,None,True)#2.w和b初始梯度均为None,且二者均为叶子节点 w.grad,w.grad_fn,w.is_leaf,b.grad,b.grad_fn,b.is_leaf ...
当一个Tensor经历过一次运算后,它就具有了.grad_fn属性,该属性引用了创建Tensor自身的Function(运算,如y=x+2),当Tensor由用户直接创建(如:x=2),那么这个Tensor的grad_fn属性是None x=torch.randn(2,2,requires_grad=True) print(x.grad_fn) #输出为None ...
if not w.grad is None: w.grad.data.zero_() # 梯度清零 if not b.grad is None: b.grad.data.zero_() loss.backward() # 反向传播求解梯度 with torch.no_grad(): # 优化参数 w.data -= w.grad.data * learning_rate b.data -= b.grad.data * learning_rate ...
叶子节点(leaf node):由用户自己创建,不依赖于其他变量的节点。叶子节点的 grad_fn 为 None。 # check whether is leaf nodex.is_leaf,y.is_leaf (True,False) # 查看该变量的反向传播函数x.grad_fn,y.grad_fn (None,<AddBackward0 at0x1b529f04048>) ...
如果是用户自己创建的张量,该属性值为None; 当该属性为空时,print张量时通常不显示; 代码示例 结果示例 如上例所示,张量y的grad_fn值为<AddBackword0>; 更多例子: 代码示例 结果示例 3.Tensor.grad属性 计算梯度; 例如对out进行后向传播,并输出x的grad属性; ...