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下载次数: 0
上传时间: 2020-12-31
详细说明：自动求导机制
从后向中排除子图
每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。
requires_grad
如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯度。相反，只有所有输入都不需要梯度，输出才不需要。如果其中所有的变量都不需要梯度进行，后向计算不会在子图中执行。
>>> x = Variable(torch.randn(5, 5))
>>> y = Variable(torch.randn(5, 5))
>>> z = Variable(torch.randn(5, 5), requires_grad=Tru
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