PyTorch Autograd自动微分系统深度剖析:从计算图到梯度计算的完整实现
概述 PyTorch的Autograd系统是其核心优势之一,实现了自动求导和反向传播算法。与静态计算图不同,PyTorch采用动态计算图(define-by-run),允许在运行时构建和修改计算图,为研究人员提供了极大的灵活性。本文将深入剖析Autograd系统的完整实现机制。
概述 PyTorch的Autograd系统是其核心优势之一,实现了自动求导和反向传播算法。与静态计算图不同,PyTorch采用动态计算图(define-by-run),允许在运行时构建和修改计算图,为研究人员提供了极大的灵活性。本文将深入剖析Autograd系统的完整实现机制。