了解在 PyTorch 中使用 backward() 进行梯度计算

Question

我正在尝试了解基本的 pytorch autograd 系统：

x = torch.tensor(10., requires_grad=True)
print('tensor:',x)
x.backward()
print('gradient:',x.grad)

输出：

tensor: tensor(10., requires_grad=True)
gradient: tensor(1.)

因为 x 是一个标量常数并且没有函数应用于它，我期望 0. 作为梯度输出。为什么梯度是1.而不是

Answer 1

每当您使用 value.backward() 时，您都会计算关于所有参数（在您的情况下只是 x).粗略地说，这意味着所有以某种方式参与计算的张量都具有 requires_grad=True。所以这意味着

x.grad = dx / dx = 1

补充一点：通过自动微分，你总是用“常数”值计算：你所有的函数或网络总是在一个具体的点上被评估。你得到的梯度是在同一点评估的梯度。没有符号计算发生。计算梯度所需的所有信息都编码在计算图中。

Understanding gradient computation using backward() in PyTorch