✨Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数含义✨
发布时间：2025-03-17 06:37:23来源：
在PyTorch中，`backward()` 是一个非常强大的工具，用于计算梯度。它是实现深度学习模型优化的核心步骤之一。那么，这个函数到底有哪些参数呢？让我们一起来看看吧！👇
首先，`backward()` 的第一个参数是 `gradient`，它是一个与张量大小相同的数组或标量值。如果你的损失函数是一个标量，可以直接调用 `loss.backward()`，PyTorch会自动为你提供默认的梯度值。但如果你的损失是多维的，就需要手动指定梯度值了。🧐
其次，还有一个可选参数 `retain_graph`。当你需要多次调用 `backward()` 时，设置为 `True` 可以保留计算图，避免内存释放过快。不过，这会增加显存消耗哦！⚡️
最后，还有一个参数 `create_graph`，当设置为 `True` 时，可以继续对梯度进行求导操作，这对于高阶导数计算很有帮助。🔍
掌握这些参数，就能更好地利用 PyTorch 的自动求导功能啦！💪
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
