在本篇的讨论范围内,我们把输入看做一个n维向量
, 把输出也看做是一个向量
(为什么可以当成向量呢?...在真实世界里,它是指我们调整权重,使得对于宽泛的输入,模型的总损失足够小,在可接受的范围。
我们怎么判断权重该调整的方向和大小呢?.... * math.pi, steps=25, requires_grad=True)
>>> a
tensor([0.0000, 0.3307, 0.6614, 0.9921, 1.3228, 1.6535...3.9683, 4.2990, 4.6297, 4.9604, 5.2911, 5.6218,
5.9525, 6.2832], requires_grad=True
>>> b = torch.sin...绘图
# 直接用 a 和 b 绘图会报错:
# RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad.