在这一种情况下,backward实际上实现的是代价函数(loss = torch.sum(tensors*grad_tensors); 注:torch中向量*向量实际上是点积,因此tensors和grad_tensors的维度必须一致)关于叶子节点的梯度计算,而不是参数tensors对于给定图叶子节点的梯度。如果指定参数grad_tensors=torch.ones((size(tensors))),显而易见,代...
因为无论是backward还是autograd.grad在计算一次梯度后图就被释放了,如果想要保留,需要添加retain_graph=True x = torch.tensor(2.).requires_grad_() y = torch.tensor(3.).requires_grad_() z = x * x * y grad_x = torch.autograd.grad(outputs=z, inputs=x, retain_graph=True) grad_y = ...
torch.autograd学习系列之torch.autograd.grad()函数学习 主要是对这两个函数中的参数grad_tensors或grad_outputs不理解。其实就是雅克比矢量积的系数,有了这个系数就能将矢量梯度转变为一个标量。 这个系数一般设置为1,意思是直接把矢量梯度求和。
backward(gradient = grad_tensors) # 封装是形参gradient传入torchgrad.backward()中grad_tensors print(w.grad) # 输出结果及说明 tensor([9.]) # 梯度值9是:根据y1求导结果×权重1+y2求导结果×权重2 = 5×1+2×2 = 9 2.2 torch.autograd.grad() # 求取计算图中某一个张量的梯度 torch.autograd....
torch.autograd提供实现任意标量值函数的自动微分的类和函数。它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s,对于该张量,应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。 torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None)[source] ...
这时可以使用Tensor.requires_grad属性,只需要将requires_grad修改为False即可 for param in B.parameters(): param.requires_grad = False a = A(input) b = B(a) loss = criterion(b, target) loss.backward() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# 训练模型forepochinrange(5):running_loss=0.0forbatch_idx,(inputs,labels)inenumerate(trainloader):optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss+=los...
Bat = nn.BatchNorm1d(2) input = torch.randn(2, 2) output = Bat(input) print(input, output) # tensor([[ 0.5476, -1.9766], # [ 0.7412, -0.0297]]) tensor([[-0.9995, -1.0000], # [ 0.9995, 1.0000]], grad_fn=<NativeBatchNormBackward>) (5) nn.BatchNorm2d 二维批归一化层 Bat ...
optimizer.zero_grad() output=model(data) loss=criterion(output,target) loss.backward() optimizer.step() ifcapture_metrics: # update metrics # 更新指标 metrics["avg_loss"].update(loss) forname,metricinmetrics.items(): ifname!="avg_loss": ...
🐛 Describe the bug Using nested tensors generated with torch.narrow as inputs to torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention works fine in the forward pass of the model. However, both the math and Flash backends crash when training ...