def f(a) b=a*2 while b.norm()<1000: b=b*2 if b.sum()>0: c=b else: c=100*b return c a=torch.randn(size=(),requires_grad=True) d=f(a) d.backward()#f(a)是a的分段线性函数 d=f(a)=ka ,梯度k,k=d/a a.grad==d/a
时间: 2024-04-28 15:22:02 浏览: 69
毕业设计MATLAB_求向量A在向量B上的投影.zip
这段代码的主要功能是计算输入张量 `a` 的分段线性函数 `f(a)`,并返回结果张量 `c`。其中,函数 `f(a)` 先将张量 `a` 乘以 2 得到张量 `b`,然后在 `while` 循环中,只要张量 `b` 的二范数小于 1000,就将张量 `b` 乘以 2,直到张量 `b` 的二范数大于等于 1000。接着,根据张量 `b` 的所有元素的和是否大于 0,分别将张量 `c` 赋值为张量 `b` 或者 100 倍的张量 `b`。最后,返回张量 `c`。
此外,代码中还有一段使用 PyTorch 的自动微分功能计算梯度的代码。具体来说,首先定义一个大小为 () 的张量 `a`,并将其标记为需要计算梯度。然后,调用函数 `f(a)` 得到结果张量 `d`,并对 `d` 调用 `backward()` 方法进行反向传播,计算出 `d` 对 `a` 的梯度值。由于 `f(a)` 是一个分段线性函数,因此 `d` 对 `a` 的梯度值为常数 `k`,而 `k` 的值等于 `d/a`。最后,通过查看 `a.grad` 的值可以验证计算出的梯度值是否正确。
阅读全文