理解pytorch中的梯度

2021-10-14 16:40:02 字數 1571 閱讀 1924

粗淺理解就是,只有變數才有梯度,因為梯度是求導得來的嘛

"""

created on tue jan 12 16:41:46 2021

認識pytorch中的梯度

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"""import torch

from torch.autograd import variable

x11=torch.tensor([1])

x12=torch.tensor([2])

w11=torch.tensor([0.1])

w12=torch.tensor([0.2])

x11 = variable(x11,requires_grad=true)

x12 = variable(x12,requires_grad=true)

# w11 = variable(w11,requires_grad=true)

# w12 = variable(w12,requires_grad=true)

x21=x11*w11+x12*w12

x21.backward()

print(x11.grad)

print(x12.grad)

print(w11.grad)

print(w12.grad)

x11.grad表示的是x21對x11的梯度,等於w11,x12.grad表示的是x21對x12的梯度,,等於w12,

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