一、計(jì)算圖

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計(jì)算圖主要是描述運(yùn)算的有向無(wú)環(huán)圖，計(jì)算圖主要有兩個(gè)部分：結(jié)點(diǎn)和邊，節(jié)點(diǎn)可以表示數(shù)據(jù)，邊表示數(shù)據(jù)的運(yùn)算。

葉子結(jié)點(diǎn): 用戶創(chuàng)建的結(jié)點(diǎn)稱為葉子結(jié)點(diǎn)

torch.Tensor: data、dtype、shape、device、requires_grad、grad、grad_fn、is_leaf

is_leaf: 指張量是否為葉子結(jié)點(diǎn)

grad_fn:? 用來(lái)記錄創(chuàng)建張量時(shí)所用的方法

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二、動(dòng)態(tài)圖

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動(dòng)態(tài)圖: 運(yùn)算和搭建同時(shí)進(jìn)行，主要特點(diǎn)為 靈活、易調(diào)節(jié)

靜態(tài)圖: 先搭建圖，后進(jìn)行運(yùn)算，主要特點(diǎn)為 高效、不靈活

>>> import torch >>> w = torch.tensor([1.],requires_grad=True) >>> x = torch.tensor([3.],requires_grad=True) >>> a = torch.add(w,x) >>> b = torch.add(w,1) >>> y = torch.mul(a,b) >>> y.backward() >>> print(w.grad) tensor([6.]) >>> print("is_leaf:",w.is_leaf,x.is_leaf,a.is_leaf,b.is_leaf,y.is_leaf) is_leaf: True True False False False >>> print("gradient:",w.grad,x.grad,a.grad,b.grad,y.grad) gradient: tensor([6.]) tensor([2.]) None None None >>> print("grad_fn:",w.grad_fn,x.grad_fn,a.grad_fn,b.grad_fn,y.grad_fn) grad_fn: None None <AddBackward0 object at 0x106007f28> <AddBackward0 object at 0x106007c88> <MulBackward0 object at 0x106007c18>

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的计算图与动态图的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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