摘要：
autograd是pytorch构建神经网络的核心。 在 PyTorch 中，结合以下代码例子，当你对一个张量 x 设置 requires_grad=True 时，你实际上是告诉 PyTorch 需要跟踪所有对这个张量的操作以便未来可以计算梯度。当你调用 out.backward() 时，PyTor 阅读全文
posted @ 2025-04-16 23:32
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摘要：
requires_grad的三种写法以及区分 第一种： x = torch.ones(2,2, requires_grad=True) 第二种： x = torch.ones(2,2) x.requires_grad_=True 第三种： x = torch.ones(2,2) x.requires 阅读全文
posted @ 2025-04-16 21:30
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摘要：
在 PyTorch 中，叶子张量（Leaf Tensor）和非叶子张量（Non-Leaf Tensor）是计算图中的两个重要概念： 叶子张量（Leaf Tensor） 叶子张量是计算图中的起始点，它们通常是用户直接创建的张量，并且没有其他张量作为它们的输入。换句话说，叶子张量是那些不需要通过任何计算 阅读全文
posted @ 2025-04-16 17:51
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摘要：
下面是一个使用 torchviz 可视化 PyTorch 计算图的示例代码。这个例子中，将创建一个简单的神经网络层，并通过 torchviz 将其计算图可视化。 前提条件： 本地安装graphviz软件： 安装 Graphviz 包：首先，你需要在你的系统上安装 Graphviz 包，而不仅仅是 P 阅读全文
posted @ 2025-04-16 17:33
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