【小白学习PyTorch教程】二、动态计算图和GPU支持操作
        【摘要】     @Author:Runsen 
动态计算图 
在深度学习中使用 PyTorch 的主要原因之一,是我们可以自动获得定义的函数的梯度/导数。 
当我们操作我们的输入时,会自动创建一个计算图。该图显示了如何从输入到输出的动态计算过程。 
为了熟悉计算图的概念,下面将为以下函数创建一个: 
 
这里的 x x x 是我们的参数,我们想要优化(最大化或最小化)输出 y y  
    
    
    
    @Author:Runsen
动态计算图
在深度学习中使用 PyTorch 的主要原因之一,是我们可以自动获得定义的函数的梯度/导数。
当我们操作我们的输入时,会自动创建一个计算图。该图显示了如何从输入到输出的动态计算过程。
为了熟悉计算图的概念,下面将为以下函数创建一个:

这里的 x x x 是我们的参数,我们想要优化(最大化或最小化)输出 y y
文章来源: maoli.blog.csdn.net,作者:刘润森!,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:maoli.blog.csdn.net/article/details/117912052
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