import torch import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 n_data = torch.ones(100, 2) # 数据的基本形态 x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # 类型0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.zeros(100) # 类型0 y data (tensor), shape=(100, 1) x1 = torch.normal(-2*n_data, ...
# 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 # 输出:(...
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。 requires_grad: 指示是否需要梯度,有些不需要梯度,设置为false可以节省内存。 is_leaf: 指示是否是叶子结点(张量) Tensor PyTorch0.4.0版开始, Variable 并入 Tensor dtype: 张量的...
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。 requires_grad: 指示是否需要梯度,有些不需要梯度,设置为false可以节省内存。 is_leaf: 指示是否是叶子结点(张量) Tensor PyTorch0.4.0版开始, Variable 并入 Tensor dtype: 张量的...
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 requires_grad: 指示是否需要梯度 is_leaf: 指示是否是叶子结点(张量)PyTorch0.4.0版开始,Variable并入Tensordtype: 张量的数据类型,如torch.FloatTensor,torch.cuda.FloatTensor shape: 张量的形状,如(64,3,224,224) device...
#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 ...
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。 requires_grad: 指示是否需要梯度,有些不需要梯度,设置为false可以节省内存。 is_leaf: 指示是否是叶子结点(张量) Tensor PyTorch0.4.0版开始, Variable 并入 Tensor ...
2.Tensor.grad_fn属性 每个张量都包含该属性,保存着对创建了该张量的Function的引用; 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: ...
每当对tensor施加一个运算的时候,就会产生一个function对象,由tensor的.grad_fn属性指向这个function对象,来产生运算结果,记录运算的发生,并记录运算的输入。tensor使用.grad.fn属性记录这个计算图的入口,反向传播中,autograd引擎会按照逆序,通过function的backward依次计算梯度。
z.backward()print(z, x.grad, y.grad)>>>tensor(3., grad_fn=<AddBackward0>) tensor(2.) tensor(1.) 可以z是一个标量,当调用它的backward方法后会根据链式法则自动计算出叶子节点的梯度值。 但是如果遇到z是一个向量或者是一个矩阵的情况,这个时候又该怎么计算梯度呢?这种情况我们需要定义grad_tensor来...