python - 火炬。当最终张量中包含多个值时可以使用 autograd 吗？

Question

当最终张量中包含多个值时可以使用 autograd 吗？

我尝试了以下。

x = torch.tensor([4.0, 5.0], requires_grad=True)
y = x ** 2

print(y)

y.backward()

引发错误

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

然而，以下工作。

x = torch.tensor([4.0, 5.0], requires_grad=True)
y = x ** 2
y = torch.sum(y)
print(y)

y.backward()
print(x.grad)

输出如下

tensor(41., grad_fn=<SumBackward0>)
tensor([ 8., 10.])

我是否在这里遗漏了什么，或者我可以继续假设 autograd 仅在最终张量中具有单个值时才有效？

score 7 · Accepted Answer

y.backward()和y.backward(torch.tensor(1.0))

通常，输出是标量，因此标量作为默认选择向后传递。但是，由于您的输出是二维的，您应该调用 y.backward(torch.tensor([1.0,1.0]))

x.grad这将给出预期的结果tensor([ 8., 10.])

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