文件名称:
pytorch的梯度计算以及backward方法详解
开发工具:
文件大小: 94kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：基础知识
tensors：
tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。
import torch
import numpy as np
# 方式一
x = torch.randn(2,2, requires_grad=True)
# 方式二
x = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([2,3]), requires_grad=True)
#方式三
x
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