python中backward函数_python中backward是什么意思_浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义......

正常来说backward( )函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿。

对标量自动求导

首先，如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本，这个样本有两个属性，神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。

import torch

from torch.autograd import Variable

a = Variable(torch.Tensor([2,3]),requires_grad=True)

b = a + 3

c = b * 3

out = c.mean()

out.backward()

print('input:')

print(a.data)

print('output:')

print(out.data.item())

print('input gradients are:')

print(a.grad)

运行结果：

不难看出，我们构建了这样的一个函数：

所以其求导也很容易看出：

这是对其进行标量自动求导的结果.

对向量自动求导

如果out.backward()中的out是一个向量(或者理解成1xN的矩阵)的话，我们对向量进行自动求导，看看会发生什么？

先构建这样的一个模型(相当于一个神经网络有一个样本，这个样本有两个属性，神经网络有两个输出)：

import torch

from torch.autograd import Variable

a = Variable(torch.Tensor([[2.,4.]]),requires_grad=True)

b = torch.zeros(1,2)

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