grad_output。 我尝试过的: 阅读通过示例学习 PyTorch 通过示例学习 PyTorch 教授如何定义 autograd 函数。我理解对于 LegendrePolynomial3, forward应该是 ½ * (5x³ - 3x)。但是,我不明白为什么 backward需要 grad_output。 class LegendrePolynomial3(torch.autograd.Function): """ We can implement our own...
torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=None, only_inputs=True) 计算并返回输入的输出梯度的总和。 gradoutputs应该是output 包含每个输出的预先计算的梯度的长度匹配序列。如果输出不需要grad,则渐变可以是None)。当不需要派生图的图形时,梯度可以作为Tensors给...
When the gradient is computed usingtorch.autograd.grad, PyTorch computes the dot product of the Jacobian matrix (the matrix of partial derivatives) and the providedgrad_outputsvector.Ifgrad_outputsis not provided (i.e., set to None), PyTorch assumes it to be a vector of ones with the same...
needs_input_grad[2]: grad_bias = grad_output.sum(0) return grad_input, grad_weight, grad_bias 现在,为了更方便地使用这些自定义操作,我们建议要么为它们创建别名,要么将它们包装在一个函数中。将其包装在函数中可以让我们支持默认参数和关键字参数: # 选项 1:别名 linear = LinearFunction.apply # ...
saved_tensors # 取出forward中保存的result return grad_output * result # 计算梯度并返回 # 尝试使用 x = torch.tensor([1.], requires_grad=True) # 需要设置tensor的requires_grad属性为True,才会进行梯度反传 ret = Exp.apply(x) # 使用apply方法调用自定义autograd function print(ret) # tensor([...
乘以grad_output即得梯度。我们发现,我们自定义的函数Exp正确地进行了前向与反向。同时我们还注意到,前向后所得的结果包含了grad_fn属性,这一属性指向用于计算其梯度的函数(即Exp的backward函数)。关于这点,在接下来的部分会有更详细的说明。接下来我们看另一个函数GradCoeff,其功能是反传梯度时乘以一个自定义系数...
torch.autograd.grad(outputs,inputs,grad_outputs=None,retain_graph=None,create_graph=False,only_inputs=True,allow_unused=False)[source] 计算并返回输出梯度和输入梯度的和。grad_output应该是包含Jacobian-vector积中的“向量”的长度匹配输出序列,通常是预先计算的梯度w.r.t。如果输出不需要require_grad,则梯...
乘以grad_output即得梯度。我们发现,我们自定义的函数Exp正确地进行了前向与反向。同时我们还注意到,前向后所得的结果包含了grad_fn属性,这一属性指向用于计算其梯度的函数(即Exp的backward函数)。关于这点,在接下来的部分会有更详细的说明。接下来我们看另一个函数GradCoeff,其功能是反传梯度时乘以一个自定义系数...
>>> return grad_output * result >>> >>> # Use it by calling the apply method: >>> output = Exp.apply(input) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 在这里它自定义一个类并继承了 Function 类,然后实现了两个静态的方法。事实上,这两个方法在 Function 类中也有...
grad_output应该是包含Jacobian-vector积中的“向量”的长度匹配输出序列,通常是预先计算的梯度w.r.t。如果输出不需要require_grad,则梯度可以为None)。如果only_input为真,函数将只返回梯度w.r的列表。t指定的输入。如果为False,那么梯度w.r.t.仍然会计算所有剩余的叶子,并将其累积到.grad属性中。