1、torch.autograd.backward

torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None,create_graph=False)作用：自動求取梯度tensors: 用于求導的張量，如loss, torch.autograd.backward(aa) == a.backward()retain_graph: 保存計算圖create_graph: 創建導數計算圖，用于高階求導grad_tensors: 多梯度權重

2、torch.autograd.grad

torch.autograd.grad(outputs,inputs,grad_outputs=None,retain_graph=None,create_graph=False)功能: 求取梯度outputs: 用于求導的張量，如lossinputs: 需要梯度的張量create_graph: 創建導數計算圖，用于高階求導retain_graph: 保存計算圖grad_outputs: 多梯度權重

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的autograd的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。