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✨Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数含义✨

导读 在PyTorch中,`backward()` 是一个非常强大的工具,用于计算梯度。它是实现深度学习模型优化的核心步骤之一。那么,这个函数到底有哪些参...

在PyTorch中,`backward()` 是一个非常强大的工具,用于计算梯度。它是实现深度学习模型优化的核心步骤之一。那么,这个函数到底有哪些参数呢?让我们一起来看看吧!👇

首先,`backward()` 的第一个参数是 `gradient`,它是一个与张量大小相同的数组或标量值。如果你的损失函数是一个标量,可以直接调用 `loss.backward()`,PyTorch会自动为你提供默认的梯度值。但如果你的损失是多维的,就需要手动指定梯度值了。🧐

其次,还有一个可选参数 `retain_graph`。当你需要多次调用 `backward()` 时,设置为 `True` 可以保留计算图,避免内存释放过快。不过,这会增加显存消耗哦!⚡️

最后,还有一个参数 `create_graph`,当设置为 `True` 时,可以继续对梯度进行求导操作,这对于高阶导数计算很有帮助。🔍

掌握这些参数,就能更好地利用 PyTorch 的自动求导功能啦!💪