【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
研究点啥好呢几秒前
3月15日GitHub热门项目推荐 | 当AI拥有记忆
人工智能·python·github·openclaw
yhdata5 分钟前
年复合增速11.5%!智慧安全巡检机器人,锚定未来六年高成长新航向
人工智能·安全·机器人
Smoothcloud润云7 分钟前
Seedance 2.0深度解析:从“抽卡地狱”到工业化视频创作的革命
大数据·人工智能·计算机视觉·语言模型·ai作画·音视频·语音识别
小龙报7 分钟前
【AI】高效交互的艺术:AI提示工程与大模型对话指南
人工智能·深度学习·神经网络·自然语言处理·chatgpt·交互·语音识别
肖永威12 分钟前
Python 工程化实战:从目录结构到 VSCode 完美配置
vscode·python·python工程
明君8799718 分钟前
Genkit Google 开源的 AI 应用开发框架介绍
人工智能
BertieHuang18 分钟前
《OpenCode 源码解析》Step 9: User Content 组装和第二次 LLM 调用概览
人工智能
AI攻城狮19 分钟前
长上下文不是长期记忆:为什么 1M Context 也不会淘汰 RAG
人工智能·云原生·aigc
疲惫的神熊猫20 分钟前
Linux(Ubuntu)部署Ollama+Qwen(千问)本地大模型实战01
人工智能
码路飞20 分钟前
熬夜看完 GTC 2026 Keynote,这 5 个发布跟开发者最相关(不只是显卡)
人工智能