PyTorch中使用自动求导可以通过定义一个torch.Tensor
对象,并设置requires_grad=True
来告诉PyTorch需要对该对象进行求导。然后可以使用backward()
方法对目标函数进行求导。下面是一个简单的示例:
import torch
# 创建一个需要求导的张量
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
# 定义一个函数 f = x^2
def f(x):
return x**2
# 计算 f 在 x=2 处的值
output = f(x)
print(output)
# 对 f 进行反向传播,计算梯度
output.backward()
# 查看梯度值
print(x.grad)
在这个示例中,我们创建了一个张量x
,并定义了一个函数f(x) = x^2
,然后计算了函数在x=2
处的值,并对其进行反向传播,计算出梯度值。最后可以通过x.grad
查看梯度值。
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