PyTorch 101:理解图、自动微分和Autograd
本文介绍了PyTorch的自动微分引擎Autograd,以及计算图的概念。文章通过一个简单的五神经元网络示例,演示了如何使用链式法则计算梯度,并解释了计算图如何简化梯度计算过程。文章还介绍了PyTorch中的Tensor数据结构、grad_fn属性和Function类,以及如何使用requires_grad属性和torch.no_grad()上下文管理器来控制梯度计算。最后,文章比较了PyTorch的动态计算图和TensorFlow的静态计算图的差异,并提供了一些使用技巧。
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