PyTorch 自动微分教程

自动微分是深度学习中一个重要的概念，它允许我们自动计算梯度，从而优化模型参数。本教程将带你了解 PyTorch 中的自动微分功能。

自动微分简介

自动微分是一种计算函数导数的方法，它可以在不显式编写导数公式的情况下进行。在深度学习中，自动微分被用于计算损失函数相对于模型参数的梯度，从而进行参数优化。

PyTorch 中的自动微分

PyTorch 提供了强大的自动微分功能，使得我们可以轻松地计算梯度。以下是一些常用的自动微分操作：

• 反向传播 (Backpropagation): 这是自动微分中最常用的方法，它通过链式法则计算梯度。
• 自动微分包 (Autograd Package): PyTorch 的自动微分包提供了自动计算梯度的功能。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 PyTorch 进行自动微分：

import torch

# 定义一个函数
def f(x):
    return x ** 2

# 创建一个张量
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)

# 计算函数值
y = f(x)

# 计算梯度
y.backward()

# 输出梯度
print(x.grad)

扩展阅读

想要深入了解 PyTorch 的自动微分功能，可以阅读以下文档：

• PyTorch 自动微分指南

PyTorch Logo

希望这个教程能帮助你更好地理解 PyTorch 的自动微分功能。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言。