我是 PyTorch 的新手,想做我认为非常简单的事情,但遇到了很多困难。
我有功能sin(x) * cos(x) + x^2
我想在任何时候得到那个函数的导数。
如果我做到这一点,它可以完美地工作
x = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad=True)
y = torch.sin(x)*torch.cos(x)+torch.pow(x,2)
y.backward()
print(x.grad) # outputs tensor([7.8545])
但是,我希望能够将向量作为 x 传递并让它按元素计算导数。例如:
Input: [4., 4., 4.,]
Output: tensor([7.8545, 7.8545, 7.8545])
但我似乎无法让这个工作。
我试着简单地做
x = torch.tensor([4., 4., 4., 4.], requires_grad=True)
out = torch.sin(x)*torch.cos(x)+x.pow(2)
out.backward()
print(x.grad)
但我收到错误“运行时错误:只能为标量输出隐式创建 grad”
如何为向量调整此代码?
提前致谢,
最佳答案
Here您可以找到有关您的错误的相关讨论。
实质上,当您调用 backward()
时没有参数它被隐式转换为 backward(torch.Tensor([1]))
, 其中 torch.Tensor([1])
是计算梯度的输出值。
如果您通过 4
(或更多)输入,每个输入都需要一个与您计算梯度相关的值。您可以通过torch.ones_like
明确给 backward
像这样:
import torch
x = torch.tensor([4.0, 2.0, 1.5, 0.5], requires_grad=True)
out = torch.sin(x) * torch.cos(x) + x.pow(2)
# Pass tensor of ones, each for each item in x
out.backward(torch.ones_like(x))
print(x.grad)
关于python - 在pytorch中获取矢量化函数的梯度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55749202/