PyTorch中计算图与动态图机制

本文介绍了PyTorch中的计算图和动态图机制。计算图由节点(表示数据,如张量)和边(表示运算)组成,便于简化运算和自动求导。动态图允许运算与图构建同步进行,适合调试和灵活调整,而静态图则强调效率,但灵活性相对较低。

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计算图与动态图机制


一、计算图Computational Graph

计算图是用来描述运算有向无环
计算图有两个主要元素
Node节点:表示数据,如向量,矩阵,张量等。
Edge边:表示运算,如加减乘除卷积等。
不仅让运算更加简洁,并且让求导更加方便(如图所示)。
计算图示例

#y = (x+w)*(w+1)
import torch
w = torch.tensor([1.]
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