【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
智感子3 小时前
测控链路:从传感器到上位机
人工智能·嵌入式硬件·fpga开发
人工智能技术咨询.6 小时前
具身智能中的世界模型训练
人工智能
LaughingZhu6 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-10-06
人工智能·深度学习·神经网络·搜索引擎·百度
AOI小白新手上路6 小时前
AOI 缺陷检测复现实操指南:Anomalib + MVTec AD(glass)与 YOLOv8 + NEU-DET 两条路线
人工智能·深度学习·yolo
怕浪猫6 小时前
RAG 面试 6 连问,从原理到优化全部覆盖
python·算法·面试
henrylin99997 小时前
RD-AGENT 第一讲 · AI 因子工厂是怎么运转的
人工智能
高洁017 小时前
具身智能中的世界模型训练
人工智能·python·深度学习·机器学习·transformer
无线通信科研笔记7 小时前
IEEE TVT 2026 论文精读与完整复现|相位误差如何重塑近场 RIS 的幅相响应
论文阅读·人工智能·python·算法·论文笔记
Devlive 开源社区7 小时前
AuthX 正式更名 GrantForge:我们重新做了一遍权限管理系统
大数据·人工智能·架构
朝朝辞暮i7 小时前
VLA 系统学习第 1 课:VLA 到底在干什么?
人工智能·python·计算机视觉·vla