PyTorch的自动求导机制是指PyTorch能够自动计算张量的梯度,即张量的导数。这个机制使得使用PyTorch进行深度学习模型的训练变得更加简单和方便,因为用户无需手动编写反向传播算法来计算梯度,PyTorch会自动为用户计算梯度,并且在优化器中使用梯度更新模型参数。这个自动求导机制是通过PyTorch中的autograd
模块实现的,它记录了张量的操作历史并根据链式法则自动计算梯度。PyTorch的自动求导机制使得深度学习模型的实现变得更加简单和高效。
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PyTorch的自动求导机制是指PyTorch能够自动计算张量的梯度,即张量的导数。这个机制使得使用PyTorch进行深度学习模型的训练变得更加简单和方便,因为用户无需手动编写反向传播算法来计算梯度,PyTorch会自动为用户计算梯度,并且在优化器中使用梯度更新模型参数。这个自动求导机制是通过PyTorch中的autograd
模块实现的,它记录了张量的操作历史并根据链式法则自动计算梯度。PyTorch的自动求导机制使得深度学习模型的实现变得更加简单和高效。
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