标签：autograd

2026-02-08andy阅读(36)评论(0)

PyTorch 的 Autograd 机制是其核心竞争力之一。与 TensorFlow 1.x 等框架使用的静态图不同，PyTorch 采用动态计算图（Define-by-Run），这意味着计算图是在前向传播过程中即时构建的。而 backw...

2026-01-28andy阅读(72)评论(0)

在 PyTorch 中，当内置操作无法满足性能或功能需求时，我们需要自定义高性能的 C++/CUDA 算子。要让 PyTorch 的自动求导机制（Autograd）识别并正确计算这些自定义算子的梯度，我们必须使用 torch.autogra...

2026-01-27andy阅读(73)评论(0)

PyTorch之所以强大且灵活，很大程度上归功于其动态计算图（Dynamic Computational Graph, DCG）和自动微分系统（Autograd）。与TensorFlow 1.x的静态图不同，PyTorch的计算图是根据代码...