TORCH.AUTOGRAD.FUNCTIONAL.VHP介绍

对于输入函数f和变量x，TORCH.AUTOGRAD.FUNCTIONAL.VHP函数可以计算向量 - Hessian积（vector-Hessian product），以及其结果。具体来说，假设f有m个输入和n个输出，那么TORCH.AUTOGRAD.FUNCTIONAL.VHP函数的输入是一个函数f、一个输入变量x、一个输出向量v和一个长度为n的掩码向量m（用于指定哪些输出对梯度计算有贡献），输出一个向量，表示v与f对x的Hessian矩阵的积。这个函数的作用是在高阶自动微分中计算 Hessian 向量积，它可以用于计算更高阶的梯度，如牛顿法中的海森矩阵逆乘梯度。使用TORCH.AUTOGRAD.FUNCTIONAL.VHP函数可以避免显式地计算 Hessian 矩阵并将其存储在内存中，从而提高了效率和性能。