pytorch 张量求梯度

最新推荐文章于 2025-05-15 20:54:56 发布

A20120942

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A20120942/article/details/93737445

本文详细解析了PyTorch中张量求导的机制，包括如何对单个标量和张量进行求导，以及在进行损失函数求导时如何应用不同的权重。了解这些关键概念对于深入理解深度学习模型的训练过程至关重要。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

pytorch 一般只有张量才能进行求导，即backward()，loss.backward()

对于[loss1,loss2,loss3]进行分别求导时，loss.backward(torch.tensor([[1.0,1.0,1.0,1.0]]))，若想让损失有不同的权重则loss.backward(torch.tensor([[1.0,1.0,1.0,1.0]]))

如果你要求导的是一个标量，那么gradients默认为None，所以前面可以直接调用J.backward()就行了
如果你要求导的是一个张量，那么gradients应该传入一个Tensor。

https://cloud.tencent.com/developer/article/1381900

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作用在 PyTorch 中，用于计算梯度。它是自动求导机制的一部分，在深度学习中，计算梯度对于优化模型参数（如在神经网络中更新权重）是非常关键的操作。与计算图的关系PyTorch 通过构建计算图来记录张量之间的运算关系。当调用时，它会根据这个计算图来计算所需张量相对于其他张量的导数。

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简介如果将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累积到.grad属性中。注意在y.backward()时，如果y是标量，则不需要为backward()传入任何参数；否则，需要传入一个与y同形的Tensor 如果不想要被继续追踪，可以调用.detach()将其从追踪记录中分离出来，这样就可以防止将来的计算被追踪，这样

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