Torch 中的自动微分是通过其自动微分引擎实现的。这个引擎可以自动计算任何标量函数对于输入张量的梯度。具体来说,当定义一个计算图(Computational Graph)时,Torch 会自动跟踪该计算图,并在需要时计算梯度。这使得用户可以轻松地使用反向传播算法来计算梯度,从而可以执行优化算法来更新模型参数。
在 Torch 中,用户可以使用 torch.autograd
模块来实现自动微分。该模块提供了 Variable
类来包装张量,并自动跟踪其计算历史,以便计算梯度。用户可以通过调用 backward()
方法来计算梯度,然后可以通过 grad
属性获取梯度值。通过使用 torch.optim
模块中的优化器,用户可以方便地更新模型参数。
总的来说,Torch 中的自动微分是通过其自动微分引擎和计算图来实现的,使得用户可以轻松地计算任意函数对于输入张量的梯度,从而进行模型优化训练。
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