PyTorch中使用自动求导可以通过定义一个torch.Tensor
对象,并设置requires_grad=True
来告诉PyTorch需要对该对象进行求导。然后可以使用backward()
方法对目标函数进行求导。下面是一个简单的示例:
import torch # 创建一个需要求导的张量 x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True) # 定义一个函数 f = x^2 def f(x): return x**2 # 计算 f 在 x=2 处的值 output = f(x) print(output) # 对 f 进行反向传播,计算梯度 output.backward() # 查看梯度值 print(x.grad)
在这个示例中,我们创建了一个张量x
,并定义了一个函数f(x) = x^2
,然后计算了函数在x=2
处的值,并对其进行反向传播,计算出梯度值。最后可以通过x.grad
查看梯度值。