【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
GuWenyue4 小时前
放弃云端API!一套React+WebGPU本地LLM方案,零数据上传、离线可用
前端·人工智能·前端框架
love530love5 小时前
OpenClaw Windows Companion 桌面客户端 连接 LM Studio 完整配置指南
人工智能·windows·python·openclaw
墨舟的AI笔记5 小时前
从文本提示到可交互道具:AIGC 生成游戏资产的语义对齐与合规校验
人工智能
rain_sxr6 小时前
逼近上限就裁剪:大模型 Token 计数与前端上下文预算管理
人工智能
cui_ruicheng7 小时前
Python从入门到实战(十六):多进程编程
开发语言·python
资深数据库专家7 小时前
月之暗面Kimi:K3之后,开源怎么走?
人工智能
小林ixn7 小时前
告别“屎山”与“幻觉”:3个核心心法,让你的Vibe Coding体验起飞
人工智能·agent
汤姆小白8 小时前
06-CLI命令参考
人工智能
颜酱8 小时前
04 | 召回前置准备:搭好召回所需的四个数据库
前端·人工智能·后端