부스트캠프 AI Tech 2기/2기 CV U-Stage
AutoGrad
AutoGrad(Automatic Gradient) automatic differentiation을 활용한 딥러닝 라이브러리 backward를 쉽게 구현하기 위한 Computational graph를 통해 어떻게 연산되었는지 history를 다 가지고있다. requires_grad 해당 변수에 gradient를 저장할 수 있게끔 만든다. 그래서 x.grad를 호출할 수 있다. x = torch.randn(2, requires_grad=False) y = x * 3 gradients = torch.tensor(\[100, 0.1\], dtype=torch.float) y.backward(gradients) print(x.grad) ->> 에러 이유: requires\_grad = False로 지정하면 ba..
