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如何快速理解PyTorch自动梯度(Autograd)的原理?
核心原理似乎是一道编程题:在无环有向图(Directed Graph)中, 每个节点记录了所有前向节点。自动梯度相当于:从叶子结点出发,使用拓扑排序遍历所有父节点,每个节点上存有一个函数,当遍历该节点时,调用函数更新节点上的一个数值。 题中提到的“一个函数”是反向求导函数,“一个数值”即梯度。 原理大概就是这个,下面展开讲一下。 先看两个基本问题: ...
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