多loss的反向传播路径
2021/11/11 23:11:57
本文主要是介绍多loss的反向传播路径,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
转自:https://www.jb51.net/article/213149.htm
1.多个loss
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 z = x # 反向传播 y.backward() x.grad tensor(4.) z.backward() x.grad tensor(5.) ## 累加
官方文档:
torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None)
Computes the sum of gradients of given tensors w.r.t. graph leaves.The graph is differentiated using the chain rule.
不同路径的计算结果会累加到tensor上。
这篇关于多loss的反向传播路径的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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