自动求导,计算图示意图及pytorch实现

pytorch实现

python 复制代码
x1 = torch.tensor(3.0, requires_grad=True)
y1 = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
a = x1 ** 2
b = 3 * a
c = b * y1
c.backward()
print(x1.grad)
print(y1.grad)
print(x1.grad == 6 * x1 * y1)
print(y1.grad == 3 * (x1 ** 2))

输出为:
tensor(36.)
tensor(27.)
tensor(True)
tensor(True)

默认情况下,pytorch会累加梯度,每次backward()前,需要进行梯度清零

python 复制代码
x.grad.zero_()
相关推荐
EasyDSS2 分钟前
国标GB28181设备管理软件EasyGBS远程视频监控方案助力高效安全运营
网络·人工智能
蓝婷儿5 分钟前
6个月Python学习计划 Day 16 - 面向对象编程(OOP)基础
开发语言·python·学习
春末的南方城市11 分钟前
港科大&快手提出统一上下文视频编辑 UNIC,各种视频编辑任务一网打尽,还可进行多项任务组合!
人工智能·计算机视觉·stable diffusion·aigc·transformer
叶子20242226 分钟前
学习使用YOLO的predict函数使用
人工智能·学习·yolo
chao_78931 分钟前
链表题解——两两交换链表中的节点【LeetCode】
数据结构·python·leetcode·链表
dmy32 分钟前
n8n内网快速部署
运维·人工智能·程序员
傻啦嘿哟37 分钟前
Python 数据分析与可视化实战:从数据清洗到图表呈现
大数据·数据库·人工智能
火星数据-Tina41 分钟前
AI数据分析在体育中的应用:技术与实践
人工智能·数据挖掘·数据分析
J_Xiong01171 小时前
【LLMs篇】14:扩散语言模型的理论优势与局限性
人工智能·语言模型·自然语言处理