Pytorch闪电战——autograd

基本概念

autograd是pytorch中所有神经网络的核心

torch.tensor是程序包的中心类

其存在一个属性：.requires_grad

如果.requires_grad为True，那么它将开始跟踪对其的所有操作。

在完成计算后，可以调用.backward()并自动计算所有梯度

如果要停止tensor跟踪历史记录，可以调用.detach()将其从计算历史记录中分离出来，并防止跟踪将来的计算。

Function对autograd的实作也十分重要

tensor和function相互连接并建立一个非循环图

每一个tensor都有一个属性.grad_fn。该属性引用Function已创建的Tensor

结合代码理解

代码

import torch
x = torch.ones(3, 3, requires_grad=True)
print(x)
y = x+2
z = y*y*3
out = z.mean()

print(z, out)
out.backward()
print(x.grad)

结果

参考链接：AUTOGRAD

来源：CSDN

作者：whale998

链接：https://blog.csdn.net/weixin_42265958/article/details/103823594