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浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

正常来说backward( )函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿。...想一想,刚才咱们backward中传的参数是 [ [ 1 , 1 ] ],难道安装这个关系对应求和了?...咱们换个参数来试一试,程序中只更改传入的参数为[ [ 1 , 2 ] ]: import torch from torch.autograd import Variable a = Variable...嗯,这回可以理解了,我们传入的参数,是对原来模型正常求导出来的雅克比矩阵进行线性操作,可以把我们传进的参数(设为arg)看成一个列向量,那么我们得到的结果就是: ?...也可以拓展一下多个样本的多分类问题,猜一下k的维度应该是【输入样本的个数 * 分类的个数】 好啦,纠结我好久的pytorch自动求导原理算是彻底搞懂啦~~~ 以上这篇浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义就是小编分享给大家的全部内容了

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UWP WinUI3 传入 AddHandler 的 RoutedEventHandler 类型与事件所需不匹配将抛出参数异常

本文记录一个 UWP 或 WinUI3 的开发过程中的问题,当开发者调用 AddHandler 时,所需的 Handler 参数类型为 RoutedEventHandler 类型,然而实际上正确类型是需要与所监听事件匹配才能符合预期工作...,否则将抛出缺乏信息的参数异常 开始之前先惯例吐槽一下,我从 2015 开始开发 UWP 应用,然而到 2024 的时候,依然没有看到开发体验上的优化。...然而在运行中将会抛出参数异常,异常信息如下 System.ArgumentException: Value does not fall within the expected range....应用开发者又不知道 WinUI3 底层投了哪些毒,难以知道所说的参数错误具体指的是什么错误。...,因为底层不支持参数传进来的此接口 但是就是不告诉大家,具体错误的是哪个参数,且错在哪里了。

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