使用自动求导求解函数最小值问题有人遇到过这个问题

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wshaowvip 发布于2021-03 浏览:1374 回复:3

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import paddle
w0 = paddle.to_tensor([3.14, 1.], stop_gradient=False)
lr = paddle.to_tensor(0.0001)
itretion = 100

for i in range(itretion):
    y = 2*w0[0]*w0[1] + w0[1]*paddle.cos(w0[0])
    y.backward()
    w0 = w0 - lr*w0.grad
    print(i, y)

技术问答

个赞

共3条回复最后由du4602回复于2022-04

#4189******30回复于2021-03

我是在写gradcam时求特征图梯度看的这个

#3189******30回复于2021-03

求权重的梯度也一样

#2189******30回复于2021-03

对特征图求梯度可以看文档

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/fluid/dygraph/base/grad_cn.html#grad

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