如何在PyTorch中区分矩阵?我尝试过以下几种方法,但都不起作用:
实例1:
a = torch.tensor([1., 2, 3], requires_grad=True)
b = torch.tensor([4., 5, 6], requires_grad=True)
c = a*b
c.backward()
#print(b.grad)
>>> RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs
实例2:
a = torch.tensor([1., 2, 3], requires
我正在使用python ODE来求解Van der Pol方程。我想要做的是找出在一次调用integrate(t)方法期间,ODE的派生函数被调用的次数。我使用的求解器是isoda。我试图找出在没有jacbian函数的一次调用期间,导数被调用的次数,以及当我包含jacobian函数时,jacobian函数被调用的次数。
def modified_vanderpol_integrator_demo(dt_min=1e-3, dt_max=10., mu=100.):
# define a class to store the number of calls
class F:
我想要计算张量的梯度,但是它给出的误差是 RunTimeerror: grad can be implicitly created only for scalar outputs 下面是我正在尝试编写的代码: x = torch.full((2,3), 4,requires_grad=True)
y = (2*x**2+3)
y.backward() 在这一点上,它抛出错误。
我试图在Matlab中实现Levenberg-Marquardt算法.作为其中的一步,我需要计算给定点(x0,y0,z0)的函数的Jacobian。
我对Jacobian的评估功能如下:
function [J]=GetJacobian(func,x)
% computes the Jacobian of a function
n=length(x);
fx=feval(func,x);
eps=1.e-8;
xperturb=x;
for i=1:n
xperturb(i)=xperturb(i)+eps;
J(:,i)=(feval(func,xperturb)-fx)/eps;
xper