PyTorch中的Autograd模块有什么作用
短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
在PyTorch中的Autograd模块是自动求导(automatic differentiation)的核心模块,它提供了对张量的自动求导功能,使得神经网络的训练变得更加方便和高效。Autograd模块可以自动计算梯度,并且在反向传播算法中使用这些梯度来更新模型的参数。通过Autograd模块,用户无需手动编写反向传播算法,而是可以简单地定义前向计算图,然后通过调用backward()方法进行反向传播,从而实现自动求导和参数更新。Autograd模块为PyTorch提供了动态计算图的功能,使得用户可以使用动态图灵活地定义和修改计算图,从而更容易地构建复杂的神经网络模型。
免责声明:
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341