PyTorch中计算图与动态图机制

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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。

计算图与动态图机制

文章目录

一、计算图Computational Graph

计算图是用来描述运算的有向无环图
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.],requires_grad=True
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