蓝灯123

摘要： 多自变量的函数，求梯度 x = torch.randn(3, requires_grad=True) # x 中存了三个变量 x1,x2,x3 y = x + 2 z = y * y * 3 z = z.mean() # 求导 z.backward() print(x.grad) # dz/dx # 阅读全文

摘要： 下面我们来看一个简单的例子, 定义x, y, z三个变量, 其中x是需要计算梯度的. x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) y = torch.tensor([2.0]) z = torch.tensor([2.0]) # 定义运算 f1 = 2*x 阅读全文

摘要： import torch x=torch.tensor(3.0, requires_grad=True) z=torch.tensor(4.0, requires_grad=True) y=x**2+z**3 y.backward() print('dy/dx = 2x:', x.grad) pri 阅读全文

摘要： 1 import torch 2 from torch.autograd import Variable 3 import numpy as np 4 x = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) 5 xt = torch.from_numpy(x) 6 print(xt) 阅读全文

摘要： matlab图的坐标名称、字体、字号 1 ylim([0.5,2]); 2 xlabel('J');ylabel('U'); 3 set(get(gca,'XLabel'),'FontSize',16,'Fontname', 'Courier New','FontWeight','bold','Fo 阅读全文