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pytorch工具——pytorch中的autograd

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  • 关于torch.tensor
  • 关于tensor的操作
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关于torch.tensor

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关于tensor的操作

x1=torch.ones(3,3)
x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)
print(x1,'\n',x)

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y=x+2
print(y)
print(x.grad_fn)
print(y.grad_fn)

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z=y*y*3
out=z.mean()
print(z,out)

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注意
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a=torch.randn(2,2)
a=((a*3)/(a-1))
print(a.requires_grad)
a.requires_grad_(True)
print(a.requires_grad)
b=(a*a).sum()
print(b)
print(b.grad_fn)

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关于梯度gradients

out.backward()
print(x.grad)

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print(x.requires_grad)
print((x**2).requires_grad)
with torch.no_grad():print((x**2).requires_grad)

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y=x.detach()
print(y.requires_grad)print(x)
print(y)
print(x.eq(y).all())

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