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Pytorch Autograd:运行时错误“grad只能为标量输出隐式创建”是什么意思

automatic-differentiation autograd torch pytorch tensorflow

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A.E · 技术社区 · 5 年前

我在努力深入地理解皮托克的故事;我想观察一个简单张量在经过一个S形函数后的梯度,如下所示:

import torch
from torch import autograd 

D = torch.arange(-8, 8, 0.1, requires_grad=True)

with autograd.set_grad_enabled(True):
    S = D.sigmoid()
S.backward()

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

我看到另一个 post 类似的问题,但那边的答案不适用于我的问题。谢谢

0 回复 | 直到 5 年前

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jodag 5 年前

.backward (没有参数)关于幺正张量/标量张量。也就是说,有一个元素的张量。

例如,你可以

T = torch.sum(S)
T.backward()

自从 T 将是一个标量输出。

我发布了更多关于使用pytorch计算中张量导数的信息 this answer