分类：导数应用

2020
10-10

PyTorch 导数应用的使用教程

前言由于机器学习的基本思想就是找到一个函数去拟合样本数据分布,因此就涉及到了梯度去求最小值,在超平面我们又很难直接得到全局最优值,更没有通用性,因此我们就想办法让梯度沿着负方向下降,那么我们就能得到一个局部或全局的最优值了,因此导数就在机器学习中显得非常重要了基本使用tensor.backward()可以及自动将梯度累加积到tensor.grad上x=torch.ones(3,3)print(x.requires_grad)x.requires_grad_(True)print(x.requires_grad... 继续阅读 >