x.grad.zero_() y = x * x y.sum().backward() x.grad 解释这几行代码的含义并给出最后的结果
时间: 2024-05-23 07:11:19 浏览: 30
这几行代码的含义如下:
1. `x.grad.zero_()`:将 `x` 的梯度清零,以避免在多次反向传播时梯度累加的影响。
2. `y = x * x`:将 `x` 中的每个元素平方,得到一个新的张量 `y`。
3. `y.sum().backward()`:对 `y` 进行求和操作,并对求和结果进行反向传播,计算出 `y` 对 `x` 的梯度。
4. `x.grad`:查看 `x` 的梯度。
最后的结果是,`x.grad` 中包含了 `y` 对 `x` 的梯度。具体而言,如果 `x` 是一个形状为 `(n,)` 的张量,则 `x.grad` 也是一个形状为 `(n,)` 的张量,其中的每个元素都等于 `2*x[i]`。
相关问题
x.grad.zero_() y = x.sum() y.backward() print(x.grad)
x.grad.zero_()是PyTorch中的一个方法,用于将张量x的梯度值归零。这个方法通常在每次进行反向传播之前调用,以确保梯度不会累积。
y = x.sum()是一个计算张量x所有元素之和的操作。
y.backward()是PyTorch中的一个方法,用于计算y相对于x的梯度。它会自动计算并存储梯度值在x.grad中。
print(x.grad)会打印出张量x的梯度值。
x.grad.zero_() y = x.sum() y.backward() x.grad
这是一个关于 PyTorch 的问题,x.grad.zero_() 是将 x 的梯度清零,y = x.sum() 是将 x 中所有元素相加得到 y,y.backward() 是对 y 求导数,然后将导数传递回 x 中。