PyTorch學習筆記之Variable

深度學習的演算法本質上是通過反向傳播求導數，pytorch的autograd模組實現了此功能。

autograd.variable是autograd中的核心類，它簡單封裝了tensor，並支援幾乎所有tensor的操作。tensor在被封裝為variable之後，可以呼叫它的.backward實現反向傳播，自動計算所有梯度。

variable主要包含三個屬性

from torch.autograd import variable

# 使用tensor新建乙個variable
x = variable(t.ones(2,
2), requires_grad=
true
)# y = x.sum() = (x[0][0] + x[0][1] + x[1][0] + x[1][1])
y = x.
sum(
)# 反向傳播，計算梯度
y.backward(
)# 檢視梯度
x.grad

如果想要計算各個variable的梯度，只需呼叫根節點variable的backward方法，autograd會自動沿著計算圖反向傳播，計算每乙個葉子節點的梯度。

variable.backward(grad_variables=

none
, retain_graph=
none
, create_graph=
none
)

# 清零

x.grad.data.zero_(
)

Pytorch 學習筆記

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