当前位置： 首页 > news >正文 PyTorch 的自动微分和动态计算图 news 来源：原创 2025/5/15 6:28:10 PyTorch 的自动微分和动态计算图是其核心特性，使得神经网络的训练和复杂模型的构建更加灵活。以下是一个实例演示，展示如何使用 PyTorch 进行自动微分并理解动态计算图的工作原理。 示例：自动微分与动态计算图 1. 基本自动微分 import torch# 创建张量并启用梯度追踪 x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)# 定义计算图：y = 2x^3 + x^2 y = 相关文章： 信息化项目绩效管理办法V5.0 Seed1.5-VL：高效通用的视觉-语言基础模型 基于 TensorFlow 框架的联邦学习可穿戴设备健康数据个性化健康管理平台研究 单片机-STM32部分：14、SPI 【计算机视觉】OpenCV实战项目：Face-Mask-Detection 项目深度解析：基于深度学习的口罩检测系统 自然语言处理入门级项目——文本分类 MQTT 在Spring Boot 中的使用 Oracle — PL-SQL 使用深度学习预训练模型检测物体 lesson01-PyTorch初见（理论+代码实战） 在线黑白图像转换：简单却强大的视觉表达工具 Java生成可控的Word表格功能开发 hudi + flinksql 处理 金额汇总的实时场景 Nginx 动静分离在 ZKmall 开源商城静态资源管理中的深度优化 【软件测试】：推荐一些接口与自动化测试学习练习网站（API测试与自动化学习全攻略） 面试题-复合 【Linux网络】传输层协议TCP Spring 的 异常管理的相关注解@ControllerAdvice 和@ExceptionHandler Java NIO 深度解析：突破传统IO的性能瓶颈 金融合规革命：R²AIN SUITE 如何重塑银行业务智能 上海市国防动员办公室副主任吴斌接受审查调查 女外交官郑璇已任中国驻莫桑比克大使 一手实测深夜发布的世界首个设计Agent - Lovart。 人民币对美元即期汇率盘中创半年新高，离岸市场升破7.2 均价19.5万元/平米！上海徐汇滨江地王项目“日光”，销售额近70亿元 三大股份制银行入局AIC，一级市场再迎“活水”
PyTorch 的自动微分和动态计算图是其核心特性，使得神经网络的训练和复杂模型的构建更加灵活。以下是一个实例演示，展示如何使用 PyTorch 进行自动微分并理解动态计算图的工作原理。 示例：自动微分与动态计算图 1. 基本自动微分 import torch# 创建张量并启用梯度追踪 x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)# 定义计算图：y = 2x^3 + x^2 y =
