基礎(chǔ)知識(shí)

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tensors：

tensor在pytorch里面是一個(gè)n維數(shù)組。我們可以通過指定參數(shù)reuqires_grad=True來建立一個(gè)反向傳播圖，從而能夠計(jì)算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即動(dòng)態(tài)計(jì)算圖。

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)

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當(dāng)前名稱：pytorch的梯度計(jì)算以及backward方法詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
新聞來源：http://www.rwnh.cn/article24/dgsije.html

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