Exemple [PyTorch] ④ ~ Définition de nouvelles fonctions d'autogradation (définition de fonctions différentielles automatiques) ~

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Objectif

Tutoriel PyTorch [PyTorch: Définition de nouvelles fonctions autograd](https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_autograd/two_layer_net_custom_function.html#sphx-glr-beginner-examples-autograd-two-layer-function-net-custom- Calculez la perte et le poids en utilisant le tenseur PyTorch et autograd </ span> en référence à py).

Dans l'exemple précédent [PyTorch] ③ ~ TENSORS AND AUTOGRAD ~, les bases de la différenciation automatique J'ai présenté la manipulation.

Cette fois, transformons le code de différenciation automatique utilisé la dernière fois dans une fonction </ span>.

Pour obtenir des explications détaillées et du code, consultez «[PyTorch] Sample ④ ~ Defining New Autograd Functions ~" Regarde s'il te plait.

Didacticiel

échantillon

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