pytorch有限差分

PyTorch提供了一个名为gradcheck的函数，它可以用来检查反向传播是否正确计算了函数的导数。通过将张量的元组作为输入，gradcheck函数会评估这些张量的梯度，并与使用小的有限差分的数值近似进行比较。如果梯度与数值近似值非常接近，则返回True。 除了使用gradcheck函数外，PyTorch还提供了autograd模块，它可以自动收集梯度。您可以使用requires_grad参数将张量标记为需要计算梯度的张量，然后在计算过程中，autograd会自动记录计算图并计算梯度。 如果您已经可以根据PyTorch的内置操作编写函数，并且autograd已经能够记录该函数的后向图，那么您不需要自己实现反向传播功能。只需使用普通的PyTorch函数即可完成反向传播。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch 笔记： 扩展torch.autograd](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/122707278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【深度学习】Pytorch torch.autograd 自动差分引擎](https://blog.csdn.net/weixin_52058417/article/details/125971914)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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