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96SEO 2026-02-19 10:31 0
torch.autograd.backward()是PyTorch中用于计算梯度的函数。
以下是对该函数的参数的解释
tensors需要计算梯度的张量或张量的列表。
这些张量的requires_grad属性必须为True。
grad_tensors可选参数用于指定关于tensor的外部梯度。
默认为None表示使用默认的梯度为1。
retain_graph可选参数用于指定是否保留计算图以供后续计算。
默认为None表示根据需要自动释放计算图。
create_graph可选参数用于指定是否创建计算图以支持高阶梯度计算。
默认为False表示不创建计算图。
该函数的作用是计算tensors中张量的梯度使用链式法则将梯度传播到叶子结点。
它会自动构建计算图并使用反向传播算法计算梯度。
torch.autograd.grad()是PyTorch中用于计算梯度的函数。
以下是对该函数的参数的解释
outputs需要计算梯度的标量或标量的列表。
这些标量通常是模型的损失函数。
inputs关于哪些输入变量计算梯度。
可以是单个张量或张量的列表。
grad_outputs可选参数用于指定关于outputs的外部梯度。
默认为None表示使用默认的梯度为1。
retain_graph可选参数用于指定是否保留计算图以供后续计算。
默认为None表示根据需要自动释放计算图。
create_graph可选参数用于指定是否创建计算图以支持高阶梯度计算。
默认为False表示不创建计算图。
该函数的作用是计算outputs关于inputs的梯度。
它会自动构建计算图并使用反向传播算法计算梯度。
梯度不自动清零依赖于叶子结点的结点requires_grad默认为True叶子结点不可执行in-place
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