深度解析:PyTorch 的 backward() 是如何通过 Autograd 动态构建计算图的?
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...
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...