【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
爬山算法几秒前
MongoDB(80)如何在MongoDB中使用多文档事务?
数据库·python·mongodb
njsgcs1 分钟前
怎么把cad从右边的图案特征学习到会标注按左边这样 wl图核
人工智能·cad
hughnz21 分钟前
Palantir Technologies公司的竞争格局
人工智能·microsoft
陈天伟教授22 分钟前
智能体架构:大语言模型驱动的自主系统深度解析与演进研究(一)
人工智能·语言模型·架构
R²AIN SUITE27 分钟前
AI 智能体重构医药价值链:研发 / 临床 / 供应链三大场景深度落地与量化收益
人工智能
YuanDaima204833 分钟前
基于 LangChain 1.0 的检索增强生成(RAG)实战
人工智能·笔记·python·langchain·个人开发·langgraph
大力财经34 分钟前
纳米漫剧流水线接入满血版Seedance 2.0 实现工业级AI漫剧确定性交付
大数据·人工智能
咚咚王者35 分钟前
人工智能之语音领域 语音处理 第六章 语音处理技术发展趋势与未来展望
人工智能·语音识别
ipython_harley39 分钟前
【AGI】OpenAI核心贡献者翁家翌:修Infra的人,正在定义GPT-5
人工智能·gpt·ai·agi
幻风_huanfeng1 小时前
人工智能之数学基础:什么是凸优化问题?
人工智能·算法·机器学习·凸优化