在 Torch 中,反向传播是通过autograd自动求导技术实现的。在计算图中,每个节点都保存了其对应的操作以及输入数据,当执行前向传播时,每个节点会将自己的梯度传递给其输入节点,从而实现反向传播。
具体来说,当定义了一个计算图并执行前向传播时,Torch会自动构建计算图并保存每个节点的操作以及输入数据。然后,通过调用backward()
方法,Torch会从计算图的最后一个节点开始,利用链式法则计算每个节点的梯度,并将其传递给其输入节点。最终,每个节点都会保存其相对于输入数据的梯度,从而实现了反向传播。
通过这种方式,Torch能够自动计算任意复杂计算图中各个节点的梯度,实现了高效的反向传播。同时,用户也可以通过手动定义梯度计算来控制反向传播的过程,以满足特定的需求。
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