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如何在Pytorch中进行backprop (autograd.backward(loss) vs loss.backward())以及在哪里设置requires_grad=True?

在PyTorch中,backpropagation(反向传播)是实现神经网络训练的关键步骤,它用于计算参数的梯度以便更新模型。对于backpropagation的实现,PyTorch提供了两种方法:autograd.backward()和loss.backward()。

  1. autograd.backward(loss): 这种方法是直接调用autograd模块中的backward函数来进行反向传播。它接收一个标量loss作为输入,并计算所有具有requires_grad=True属性的张量的梯度。这种方法适用于计算图中的所有参数的梯度,不仅限于计算图的叶子节点。
  2. loss.backward(): 这种方法是通过调用一个张量(通常是损失函数)的backward函数来进行反向传播。这种方法只会计算与该张量相关的参数的梯度,不会计算其他无关参数的梯度。它通常用于计算图的叶子节点的梯度。

需要注意的是,requires_grad=True属性用于指示张量是否需要计算梯度。在PyTorch中,可以通过以下几种方式设置requires_grad=True:

  1. 在张量的创建过程中设置:
  2. 在张量的创建过程中设置:
  3. 使用张量的requires_grad_()方法设置:
  4. 使用张量的requires_grad_()方法设置:
  5. 在函数调用中设置:
  6. 在函数调用中设置:

对于PyTorch中backpropagation的选择,autograd.backward()方法计算的是整个计算图中所有参数的梯度,而loss.backward()方法仅计算与loss相关的参数的梯度。在一般情况下,推荐使用loss.backward()方法,因为它更加高效。

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