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下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：自定义Autograd函数
对于浅层的网络，我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程。但是当网络变得很大时，特别是在做深度学习时，网络结构变得复杂。前向传播和反向传播也随之变得复杂，手动书写这两个过程就会存在很大的困难。幸运地是在pytorch中存在了自动微分的包，可以用来解决该问题。在使用自动求导的时候，网络的前向传播会定义一个计算图（computational graph），图中的节点是张量（tensor），两个节点之间的边对应了两个张量之间变换关系的函数。有了计算图的存在，张量的梯度计算也变得容易了些。例如， x是一个张量，其属性 x.requires_grad = True，那么 x.
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