資源

• 官方教學 - 六十分鐘學會 Pytorch

• 六十分鐘學會 Pytorch - 中文翻譯

• 六十分鐘學會 Pytorch - 我的畫注

• 深度学习框架PyTorch：入门与实践 - 程式碼

這裡補充一些 Variable 的小東西

a = Variable(torch.Tensor([3]), requires_grad = True)
b = Variable(torch.Tensor([4]), requires_grad = True)


print(a,b)

d = a.pow(2) + b # a^2 + b

可以透過 算出 梯度

d.backward()
print(a.grad)
print(b.grad)

輸出是

Variable containing:
 6
[torch.FloatTensor of size 1]

Variable containing:
 1
[torch.FloatTensor of size 1]

透過 grad_fn 可以看出計算圖(Computation Graph)長成甚麼樣子

print(d.grad_fn)
print(d.grad_fn.next_functions)

輸出

<AddBackward1 object at 0x7f73196e5eb8>
((<PowBackward0 object at 0x7f73196e5ba8>, 0), (<AccumulateGrad object at 0x7f73196e5b38>, 0))