【pytorch】张量求导

笔者看到了这篇文章,可以很好的解释张量的求导问题:

看到了上面这张图,可以说很好的表示了前向和反向的过程了。

补充几个细节

之前看李沐的d2l,一直不懂为什么矩阵计算时的一些奇奇怪怪的规定,比如为什么一个行向量对另一个行向量作微分的结果是每一行都对第二个向量的每个元素都进行偏微分,然后拼成一个矩阵。按照作者提到的,首先将y中的每个元素都对向量进行微分,然后再拼成一个矩阵。

另外一个就是:为什么两个向量微分之后的形状是两个向量的形状直接拼起来,从文中作者的解释也可以看出,每个元素都对第二个向量作微分,形状和第二个向量相同,而每个结果都会作为第一个向量的元素,因为最后一维往往就是元素,所以效果就相当于两个向量拼起来。

作者没更矩阵部分的内容,好可惜哦。

相关推荐
NAGNIP1 小时前
一文搞懂深度学习中的通用逼近定理!
人工智能·算法·面试
冬奇Lab2 小时前
一天一个开源项目(第36篇):EverMemOS - 跨 LLM 与平台的长时记忆 OS,让 Agent 会记忆更会推理
人工智能·开源·资讯
冬奇Lab2 小时前
OpenClaw 源码深度解析(一):Gateway——为什么需要一个"中枢"
人工智能·开源·源码阅读
AngelPP6 小时前
OpenClaw 架构深度解析:如何把 AI 助手搬到你的个人设备上
人工智能
宅小年6 小时前
Claude Code 换成了Kimi K2.5后,我再也回不去了
人工智能·ai编程·claude
AI探索者6 小时前
LangGraph StateGraph 实战:状态机聊天机器人构建指南
python
AI探索者6 小时前
LangGraph 入门:构建带记忆功能的天气查询 Agent
python
九狼6 小时前
Flutter URL Scheme 跨平台跳转
人工智能·flutter·github
ZFSS6 小时前
Kimi Chat Completion API 申请及使用
前端·人工智能
天翼云开发者社区7 小时前
春节复工福利就位!天翼云息壤2500万Tokens免费送,全品类大模型一键畅玩!
人工智能·算力服务·息壤