得益于反向传播算法,神经网络计算导数时非常方便,下面代码中演示如何使用LibTorch进行自动微分求导。 进行自动微分运算需要调用函数 torch::autograd::grad( outputs, // 为某个可微函数的输出 y=f(x) ...
最近在学习过程中需要对服从某种分布的离散型随机变量进行抽样,在LibTroch中查到了torch::multinomial(多项分布),该方法的接口如下: at::Tensor multinomial( const at::Tensor & self, // 概率分...
几个基本概念 1. 标量 (scaler) 看名称scaler就知道它是一个数字,在libtorch中可以把标量视为零阶张量,可以如此声明 // 标量 auto scaler = torch::tensor(1.0f); std::cout << "sc...