PyTorch梯度

在本节中，我们将讨论导数以及如何将其应用于PyTorch。让我们开始吧

梯度用于找到函数的导数。用数学术语来说，导数意味着对函数进行偏微分并找到值。

下面是计算函数导数的图示。

我们在上图中完成的工作将在PyTorch中使用梯度完成相同的工作。以下是找到函数导数的步骤。

1. 我们首先要初始化函数（y=3x³ +5x²+7x+1），我们将计算其导数。

2. 下一步是设置函数中使用的变量的值。 x的值以以下方式设置。

我们通常需要梯度来找到函数的导数。

3. 下一步是仅使用backward()方法计算函数的导数。

4. 最后一步是使用grad访问或打印导数的值。

让我们看一个寻找导数的例子

输出

tensor(326.)

另一个例子

输出

tensor(4.)
tensor(48.)