【注意】pytorch求导注意-指数运算符

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pytorch的自动求导对于模型训练带来了极大的便利，但同时也有较多使用注意事项

例如pytorch如果自动求导时，在指数运算时使用"^"就会报错

本文通过正反实例的讲解，来提醒使用pytorch自动求导时指数运算需要使用"**"

一、pytorch求导注意事项-指数运算符需要使用**   

本文展示pytorch求导时使用指数运算符时的注意事项

01. 指数运算符需要使用**

在pytorch自动求导时，往往表达式中需要使用到指数运算，

但需要注意的是，需要使用“**”作为指数运算，如果使用"^"进行指数运算会出报错，

👉错误示例

pytorch自动求导时，使用"^"进行指数运算会出现报错

示例如下：

import torch 
x = torch.tensor([1],dtype=(float),requires_grad=True)   # 生成一个tensor数据x
y = x+x^2                                                # 计算y
y.backward()                                             # 将y反向传播
print('y对x的梯度:',x.grad)                              # 打印x的梯度  

报错如下：

RuntimeError: "bitwise_xor_cpu" not implemented for 'Double'

👉正确示例

上面的例子报错主要是因为指数运算符使用了“^”，

将上述例子的指数运算符改为"**"后，就能顺利求导,

示例如下：

import torch 
x = torch.tensor([1],dtype=(float),requires_grad=True)   # 生成一个tensor数据x
y = x+x**2                                                # 计算y
y.backward()                                             # 将y反向传播
print('y对x的梯度:',x.grad)                              # 打印x的梯度 

运行结果：

y对x的梯度: tensor([3.], dtype=torch.float64)

好了，以上就是pytorch自动求导时必须注意指数运算符使用**的示例了~

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