深度学习计算梯度时z.sum().backward()中sum的作用是什么？和不加sum有什么区别

在深度学习计算中，`z.sum()`用于计算张量`z`中所有元素的和。这是一个求和操作，它将张量中的所有元素相加得到一个标量值。这个标量值可以用于计算损失函数、评估模型性能等。

`backward()`方法用于计算张量中所有变量的梯度，并将梯度值保存在相应的变量的`.grad`属性中。当你调用`z.sum().backward()`时，PyTorch将通过反向传播算法计算所有与`z`相关的变量的梯度，这些变量是构建计算图时与`z`相关的中间变量。

如果不使用`sum()`，而是直接调用`z.backward()`，PyTorch会默认将`z`视为一个标量（即单个元素的张量），并计算相应的梯度。这意味着只有与`z`共享相同形状的张量才能正确计算梯度，而其他形状的张量将无法自动计算梯度。

因此，在深度学习中，使用`sum()`可以将一个张量显式地转换为标量，使得梯度计算更加灵活和适用于更多情况。

相关问题

l.mean.backward()和l.sum.backward()

l.mean.backward()和l.sum.backward()都是PyTorch中的自动微分（autograd）方法，用于计算张量的梯度（gradient）。

l.mean.backward()计算的是张量的平均值对于张量中每个元素的梯度，即对于张量中每个元素，其梯度为平均值对于该元素的偏导数。这个方法适用于需要计算损失函数的平均梯度的情况。

l.sum.backward()计算的是张量的总和对于张量中每个元素的梯度，即对于张量中每个元素，其梯度为总和对于该元素的偏导数。这个方法适用于需要计算损失函数的总梯度的情况。

需要注意的是，这两个方法都是在张量上进行操作的，并且只有对于需要计算梯度的张量才能使用这些方法。此外，这两个方法的返回值都是None，因为它们直接在原始张量上进行操作，而不是返回新的张量。

l.mean().backward()和l.sum().backward

这两个函数都是用于计算损失函数对模型参数的梯度，并进行反向传播更新参数。

l.mean()是计算损失函数的平均值，即对所有样本的损失函数取平均值。因此，通过调用 l.mean().backward()，可以计算出每个参数对平均损失的贡献，并进行反向传播更新参数。

而l.sum()是计算损失函数的总和，即对所有样本的损失函数求和。因此，通过调用 l.sum().backward()，可以计算出每个参数对总损失的贡献，并进行反向传播更新参数。

一般来说，当训练集比较大时，使用 l.mean() 会更稳定，而 l.sum() 更容易产生梯度爆炸或梯度消失的情况。但在某些情况下，l.sum() 可以更快地收敛。因此，在使用时需要根据具体情况进行选择。