pytorch的梯度计算以及backward方法详解-创新互联

基础知识

10年积累的成都网站设计、成都做网站经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站制作后付款的网站建设流程，更有宁德免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

tensors：

tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。

import torch
import numpy as np

# 方式一
x = torch.randn(2,2, requires_grad=True)

# 方式二
x = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([2,3]), requires_grad=True)

#方式三
x = torch.tensor([2,3], requires_grad=True, dtype=torch.float64)

# 方式四
x = np.array([1,2,3] ,dtype=np.float64)
x = torch.from_numpy(x)
x.requires_grad = True
# 或者 x.requires_grad_(True)

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

分享名称：pytorch的梯度计算以及backward方法详解-创新互联
网站URL：http://bjjierui.cn/article/dgsije.html