Pytorch 学习（1）自动求导: 自动微分 初体验

Pytorch  学习（1）自动求导: 自动微分 初体验

PyTorch 中所有神经网络的核心是 autograd 自动求导包。

官网上的例子：如果 Variable 是标量的形式（例如, 它包含一个元素数据）,  不必指定任何参数给 backward()。

import torch
from torch.autograd import Variable

x= Variable(torch.ones(2,2),requires_grad =True)
print(x)

y =x +2
print(y)

print(y.grad_fn)

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

out.backward()

print(x.grad)
 

运行结果为：

tensor([[ 1.,  1.],
        [ 1.,  1.]])
tensor([[ 3.,  3.],
        [ 3.,  3.]])

tensor([[ 27.,  27.],
        [ 27.,  27.]]) tensor(27.)
tensor([[ 4.5000,  4.5000],
        [ 4.5000,  4.5000]])

 

 例2：如果Va