Autograd 简介

Autograd 是 PyTorch 中用于自动求导的功能模块。它允许您定义计算图，并在计算过程中自动记录操作，以便之后可以计算梯度。

特点

• 动态计算图：Autograd 可以处理动态计算图，这意味着您可以随时更改计算图的结构。
• 自动梯度计算：您只需要定义前向传播函数，Autograd 会自动计算梯度。
• 易用性：Autograd 非常容易使用，您只需要在函数中添加 @torch.autograd.function 装饰器即可。

使用示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Autograd 计算一个函数的梯度。

import torch

def my_function(x):
    return x ** 2 + 3 * x

x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
y = my_function(x)

y.backward(torch.tensor([1.0], requires_grad=False))

print(x.grad)  # 输出: tensor([5.])

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Autograd 的信息，请阅读以下链接：

• PyTorch 官方文档 - Autograd

神经网络