Autograd：Pytorch 中的自动微分机制讲解

最新推荐文章于 2025-10-15 08:42:53 发布
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#pytorch #autograd

本文详细介绍了PyTorch的Autograd模块，讲解了如何在反向传播过程中排除子图，Autograd如何记录计算历史信息，以及在使用in-place operations时需要注意的问题和正确性检查机制，帮助读者深入理解自动微分和计算图的工作原理。

本文翻译、整理自Autograd官方documentation

本文讲解了Autograd——pytorch中用于自动求微分的模块。下面的内容不需全部掌握，但读一下还有有助于加强理解的。

在backward的过程中排除一部分子图

Tensor的属性requires_grad代表它是否需要求梯度。注意除了这个属性除了可以被显式地设置性之外，还会被一个规则所定义：

如果一个Tensor A A 由其他Tensor

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16、物理启发的水文建模中的AI技术：PyTorch自动微分与数值优化
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09-04 41
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pytorch中的自动微分
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Python 深度学习：PyTorch——自动微分与深度学习基础
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摘要： 本文介绍了PyTorch中的自动微分（Autograd）机制及其在深度学习中的应用。自动微分通过追踪计算图自动计算梯度，简化了反向传播过程。文章详细阐述了计算图原理，并通过示例展示了自动微分的基本使用和神经网络训练流程。此外，还探讨了梯度累积、混合精度等优化技术，并介绍了神经网络层、激活函数等关键概念。PyTorch的自动微分技术显著提升了深度学习模型的开发效率，是构建和优化神经网络的重要工具。 关键词：Python, PyTorch, 自动微分, 深度学习, 神经网络, 反向传播
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请移步：https://blog.youkuaiyun.com/wangweiwells/article/details/101174330
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神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。 而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。 Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。 这种利用tf.GradientTape求微分的方法叫做Tensorflow的自动微分机制。 ...............
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