PyTorch衍生物無度

Question

我正在研究PyTorch官方文檔中的教程。 我正在嘗試了解內容。 從開始You can do many crazy things with autograd!

x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2

i = 0
while y.data.norm() < 100:
    y = y * 2
    i+= 1

print(x)
print(y)
print(i)

輸出：

tensor([-0.6933,  0.1126,  0.3913], requires_grad=True)
tensor([-88.7455,  14.4082,  50.0871], grad_fn=<MulBackward>)
6

在[0.1, 1.0, 0.0001]點找到x的導數wrt

gradients = torch.tensor([0.1, 1.0, 0.0001], dtype=torch.float)
y.backward(gradients)
print(x.grad)

輸出：

tensor([ 12.8000, 128.0000,   0.0128])

據我了解， i等於6 。 然后y = (2x)^7並且導數與PyTorch不同。 將值代入我的導數時，它有7個因數。

從答案PyTorch是簡單地替代x與給定點到dy/dx = 2^7 * x

題：

如何導出導數？

參考文獻：

如何使用PyTorch計算偏導數？

PyTorch Autograd自動區分功能

Answer 1

如果仔細看一下表達式，就會發現y = x * (2^7) ，其導數是2^7 * x 。