今天小编就为大家分享一篇pytorch的梯度计算以及backward方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

任务要求： 自定义一个层主要是定义该层的实现函数,只需要重载Function的forward和backward函数即可,如下: import torch from torch.autograd import Function from torch.autograd import Variable 定义二值化函数 class BinarizedF(Function): def forward(self, input): self.save_for_backward(input)

当我们在Pytorch中想自定义某一层的梯度计算时，可以利用torch.autograd.Function来封装一个class，此时可以我们可以自己在backward方法中自定求解梯度的方法，也适用于不可导函数的backward计算。 这个函数的源代码可以从如下链接获取： https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/autograd/function.html 首先给出一个官方提供的demo: class Exp(torch.autograd.F

pytorch中自定义backward()函数。在图像处理过程中，我们有时候会使用自己定义的算法处理图像，这些算法多是基于numpy或者scipy等包。 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中，能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢。下面的代码展示了这个功能` import torch import numpy as np from PIL import Image from torch.autograd import gradcheck class Bic