wordpress批量管理,seo查询优化,wordpress自主更新,做网站需要会写代码一、autograd—自动求导系统
torch.autograd.backward()
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#xff1a;
功能#xff1a;自动求取梯度 • tensors: 用于求导的张量#xff0c;如 loss • retain_graph : 保存计算图 •…一、autograd—自动求导系统
torch.autograd.backward()
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
功能自动求取梯度 • tensors: 用于求导的张量如 loss • retain_graph : 保存计算图 • create_graph : 创建导数计算图用于高阶求导 • grad_tensors多梯度权重
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。
当y (x w) * (w 1)a x wb w 1y a * b时对于w的梯度的推导如下 y/w (y/a) * (a/w) (y/b) * (b/w) b * 1 a * 1 b a (w 1) (x w) 2w x 1 2 * 1 2 1 5 因此当y (x w) * (w 1)时对于w的梯度为5。 torch.autograd.grad
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 功能求取梯度 • outputs: 用于求导的张量如 loss • inputs : 需要梯度的张量 • create_graph : 创建导数计算图用于高阶求导 • retain_graph : 保存计算图 • grad_outputs多梯度权重
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。
autograd小贴士
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
二、逻辑回归 线性回归是分析自变量x与因变量y(标量)之间关系的方法 逻辑回归是分析自变量x与因变量y(概率)之间关系的方法
