【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
UnderTurrets19 小时前
From_Diffusion_to_GSFix3D
人工智能·计算机视觉·3d
laplace012319 小时前
agent模型基础
人工智能·语言模型·自然语言处理·agent·rag
ldccorpora19 小时前
Chinese Treebank 5.0数据集介绍,官网编号LDC2005T01
人工智能·深度学习·自然语言处理·动态规划·语音识别
玖日大大19 小时前
物理信息神经网络(PINN):AI与物理定律的融合新范式
人工智能·深度学习·神经网络
nju_spy19 小时前
动手学强化学习上交张伟楠(一)导论 + 多臂老虎机 MAB(ε-greedy+上置信界+汤普森采样)
人工智能·python·强化学习·actor-critic·多臂老虎机·汤普森采样·探索与利用
Francek Chen19 小时前
【自然语言处理】应用07:自然语言推断:微调BERT
人工智能·pytorch·深度学习·自然语言处理·bert
tjjucheng19 小时前
专业做小程序定制开发的企业
python
努力犯错19 小时前
Qwen-Image-Edit-2511-Multiple-Angles LoRA:多角度AI图像生成完全指南
人工智能·数码相机·计算机视觉
ACERT33319 小时前
6.吴恩达机器学习——TensorFlow与激活函数
人工智能·python·机器学习