本文简要介绍python语言中 torch.autograd.functional.vhp
的用法。
用法:
torch.autograd.functional.vhp(func, inputs, v=None, create_graph=False, strict=False)
func(函数) -一个 Python 函数,它接受张量输入并返回一个带有单个元素的张量。
inputs(张量元组或者Tensor) -函数
func
的输入。v(张量元组或者Tensor) -计算向量 Hessian 积的向量。必须与
func
的输入大小相同。当func
的输入包含单个元素并且(如果未提供)将设置为包含单个1
的张量时,此参数是可选的。create_graph(bool,可选的) -如果
True
,输出和结果都将以可微分的方式计算。请注意,当strict
为False
时,结果不能需要梯度或与输入断开连接。默认为False
。strict(bool,可选的) -如果
True
,当我们检测到存在一个输入使得所有输出都独立于它时,将引发错误。如果False
,我们返回一个零张量作为所述输入的 vhp,这是预期的数学值。默认为False
。
- 元组:
func_output(张量或张量元组):
func(inputs)
的输出vhp(张量或张量的元组):与输入形状相同的点积结果。
输出(tuple)
计算向量
v
和给定标量函数在输入给定点的 Hessian 之间的点积的函数。示例
>>> def pow_reducer(x): ... return x.pow(3).sum() >>> inputs = torch.rand(2, 2) >>> v = torch.ones(2, 2) >>> vhp(pow_reducer, inputs, v) (tensor(0.5591), tensor([[1.0689, 1.2431], [3.0989, 4.4456]])) >>> vhp(pow_reducer, inputs, v, create_graph=True) (tensor(0.5591, grad_fn=<SumBackward0>), tensor([[1.0689, 1.2431], [3.0989, 4.4456]], grad_fn=<MulBackward0>)) >>> def pow_adder_reducer(x, y): ... return (2 * x.pow(2) + 3 * y.pow(2)).sum() >>> inputs = (torch.rand(2), torch.rand(2)) >>> v = (torch.zeros(2), torch.ones(2)) >>> vhp(pow_adder_reducer, inputs, v) (tensor(4.8053), (tensor([0., 0.]), tensor([6., 6.])))
参数:
返回:
返回类型:
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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.autograd.functional.vhp。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。