在 PyTorch 中,每个张量(tensor)都有一个 .grad_fn
属性,用于表示该张量是如何计算出来的(即其生成该张量的操作)。如果一个张量是由用户直接创建的,则其 .grad_fn
属性为 None
,表明该张量没有依赖其他张量生成;如果一个张量是通过一个或多个操作生成的,则其 .grad_fn
属性为相应的操作,表明该张量依赖于其他张量生成。
.grad_fn
属性在计算图(computational graph)中起到了非常重要的作用。计算图是将计算过程整体可视化的图形化表示,其中节点表示计算操作,边表示计算结果的传递过程。在 PyTorch 中,计算图是动态构建的,即在执行每个操作时都会生成一个新的节点,将其连接到已有的节点上。在反向传播(backpropagation)过程中,计算图会被反向遍历,从输出张量(即目标张量)开始逐个计算每个张量的导数(即梯度)并保存在相应的张量中,最终得到整张图的梯度信息。由于 .grad_fn
属性记录了每个张量的生成操作,因此在反向传播时可以根据 .grad_fn
属性寻找每个张量的生成操作,并根据该操作的导数规则求出该张量在当前图结构下的梯度。
需要注意的是,只有 requires_grad=True 的张量才会生成 grad_fn 属性,才能进行自动求导。如果需要对一个张量进行求导,需要手动设置 requires_grad=True。
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比如张量的记录属性是AddmmBackward0</文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-433593.html
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