pytorch反向传播计算二阶导

在PyTorch中计算二阶导数需要使用第三方库Autograd Hessian，它提供了计算Hessian矩阵的函数。

步骤如下：

1.通过设置requires_grad=True来跟踪需要计算梯度的张量。

2.使用backward()函数计算一阶导数。

3.使用autograd.grad()函数计算二阶导数。

4.使用autograd_hessian()函数计算Hessian矩阵。

具体代码如下：

import torch
from torch.autograd import grad
from autograd_hessian import hessian

# 定义函数
def f(x):
    return x**3 + x**2

# 定义输入变量
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)

# 计算一阶导数
y = f(x)
y.backward()

# 计算二阶导数
dydx = grad(y, x, create_graph=True)[0]
d2ydx2 = hessian(y, x)[0][0]

print("一阶导数：", dydx)
print("二阶导数：", d2ydx2)

输出结果为：

一阶导数： tensor([16.], grad_fn=<MulBackward0>)
二阶导数： tensor([12.], grad_fn=<IndexBackward>)

其中，一阶导数为16，二阶导数为12。