pytorch 中 Autograd(四)
【摘要】 用Tensor训练网络很方便,但是反向传播过程需要手动实现。这对于像线性回归等较为简单的模型来说,还可以应付,但实际使用中经常出现非常复杂的网络结构,此时如果手动实现反向传播,不仅费时费力,而且容易出错,难以检查。
torch.autograd就是为方便用户使用,而专门开发的一套自动求导引擎,它能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播。
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用Tensor训练网络很方便,但是反向传播过程需要手动实现。这对于像线性回归等较为简单的模型来说,还可以应付,但实际使用中经常出现非常复杂的网络结构,此时如果手动实现反向传播,不仅费时费力,而且容易出错,难以检查。
torch.autograd
就是为方便用户使用,而专门开发的一套自动求导引擎,它能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播。
requires_grad
import torch as t
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#在创建tensor的时候指定requires_grad
a = t.randn(3,4, requires_grad=True)
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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/90145009
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