【Pytorch】2 Autograd 自动微分

自动微分

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示例一：简单求导

求导列出out方程，对x，y进行求导。

require_grad：某一tensor设为True则代表该变量被跟踪，相当于数学中被视为变量x，可用于求导。

out.backward：代表对out方程式进行求导。

import torch

x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
y = torch.ones(2, 2) * 2
y.requires_grad_()
print(x)
print(y)

z = 3 * (x + 2 * y + 2) ** 2
out = z.mean()
out.backward()
print(x.grad)
print(y.grad)