【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
fuquxiaoguang3 小时前
中间件的“价值重估”:传统同质化竞争终结,AI智能编排时代开启
人工智能·中间件
触底反弹4 小时前
🔥 前端也能玩转 AI 流式输出!从二进制流到打字机效果,一篇讲透
javascript·人工智能·node.js
腾渊信息科技公司4 小时前
工业数据运维痛点根治方案:基于AI Agent的产线自动化台账系统落地
运维·人工智能·自动化·个人开发·ai编程
西安老张(AIGC&ComfyUI)4 小时前
第030章:ComfyUI视频制作LTX-2.3模型文生视频工作流详解(三)
人工智能·aigc·comfyui
苦猿的大模型日记5 小时前
Day25 | 模型量化横评 GPTQ vs AWQ vs GGUF vs INT8——同一个 Qwen3-8B 压四遍,谁还活着
人工智能
benchmark_cc5 小时前
如何用 Python + QuantDash 快速构建高胜率“配对交易(Pairs Trading)”策略?
开发语言·人工智能·python·pandas·量化交易·quantdash
深海鱼肝油ya5 小时前
小说自动生成系统(二)
人工智能·大模型·agent·智能体·自动化编程·小说生成系统
通问AI5 小时前
Apple Intelligence 国行备案深度技术解析:阿里千问如何被集成到苹果端侧AI架构
人工智能·架构
视***间5 小时前
算力赋能零售与创意新生态:视程空间Pandora,解锁线下场景智能化无限可能
人工智能·边缘计算·智慧零售·ai算力·视程空间·创意开发
冬奇Lab6 小时前
MCP 系列(08):企业治理——Registry、路由与可观测性
人工智能·llm·mcp