已完结…
记录PyTorch 官方入门教程中的大部分代码和对代码的解释注释

暂时内容包括：自动求梯度工具

参考网站：https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/autogradqs_tutorial.html

自动梯度工具

import torch

x = torch.ones(5)  # input tensor
y = torch.zeros(3)  # expected output
w = torch.randn(5, 3, requires_grad=True)
b = torch.randn(3, requires_grad=True)
z = torch.matmul(x, w)+b
loss = torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(z, y)

print(f"Gradient function for z = {
      z.grad_fn}")
print(f"Gradient function for loss = {
      loss.grad_fn}")

这一段是手打的线性分类器
比较重要的是 torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits这个函数
cross-entropy意为交叉熵，通过这个函数实现对交叉熵的快速计算
下面链接有这个函数参数的介绍
函数参考：torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits
交叉熵

loss.backward()
print(w.grad)
print(b.grad)

这个tensor.backward即为反向传递，在设置传递requires_grad=true后，所有的梯度会进行自动计算然后存在.grad属性中
函数参考：tensor.backward

z = torch.matmul(x, w)+b
print(z.requires_grad)

with torch.no_grad():
    z = torch.matmul(x, w)+b
print(z.requires_grad)
#或者可以这样
#z = torch.matmul(x, w)+b
#z_det = z.detach()
#print(z_det.requires_grad)

默认时是可以反向传递求出梯度的，但是可以用下面的方法设置不让其反向传递，此时无法用.grad求出梯度