一文详解pytorch的“动态图”与“自动微分”技术
前言众所周知，Pytorch是一个非常流行且深受好评的深度学习训练框架。这与它的两大特性“动态图”、“自动微分”有非常大的关系。“动态图”使得pytorch的调试非常简单，每一个步骤，每一个流程都可以被我们精确的控制、调试、输出。甚至是在每个迭代都能够重构整个网络。这在其他基于静态图的训练框架中是非常不方便处理的。在静态图的训练框架中，必须先构建好整个网络，然后开始训练。如果想在训练过程中输出中间节点的数据或者是想要改变一点网络的结构，就需要非常复杂的操作，甚至是不可实现的。而“自动微分”技术使
