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正常来说backward( )函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿。 对标量自动求导 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。 import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.Tensor([2,3]),requires_grad=True) b = a + 3 c = b *
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浅谈浅谈Pytorch中的自动求导函数中的自动求导函数backward()所需参数的含义所需参数的含义
正常来说backward( )函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,
咱们来折腾一下,嘿嘿。
对标量自动求导
首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个
输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。
import torch
from torch.autograd import Variable
a = Variable(torch.Tensor([2,3]),requires_grad=True)
b = a + 3
c = b * 3
out = c.mean()
out.backward()
print('input:')
print(a.data)
print('output:')
print(out.data.item())
print('input gradients are:')
print(a.grad)
运行结果:
不难看出,我们构建了这样的一个函数:
所以其求导也很容易看出:
这是对其进行标量自动求导的结果.
对向量自动求导对向量自动求导
如果out.backward()中的out是一个向量(或者理解成1xN的矩阵)的话,我们对向量进行自动求导,看看会发生什么?
先构建这样的一个模型(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有两个输出):
import torch
from torch.autograd import Variable
a = Variable(torch.Tensor([[2.,4.]]),requires_grad=True)
b = torch.zeros(1,2)
b[0,0] = a[0,0] ** 2
b[0,1] = a[0,1] ** 3
out = 2 * b
#其参数要传入和out维度一样的矩阵
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weixin_38565480
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