我正在R环境中工作，我是网状软件包的新用户。我需要结合python autograd模块的grad函数的参数。
我
我有一个矩阵，其形状为（<code>TxK</code>和<code>K << T</code>）。我想将其扩展为形状<code>TxT</code>，并
我正在尝试使用torch.autograd.grad在PyTorch中计算矩阵导数，但是我遇到了一些问题。这是重现该错误的最小
在PyTorch中，我要进行以下计算：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>l1 = f(x.detach(), y)
l1.backward(retain_
相对于某些参数，假设<code>J</code>是某个函数<code>f</code>的雅可比行列式。是否有有效的方法（在PyTorch或
我正在构建“单发多盒检测”项目，用于对mp4视频中的流浪狗进行目标检测。
我正在按照此教程进
我想创建一个<code>4x4</code>矩阵来变形我的<code>4 x N</code>张量图像并将其优化为损失函数。损失函数可以
我正在实现带有一些自定义模块的自定义CNN。我仅对自定义模块实施了正向传递，而将其向后传递留给
火炬计算图由<code>grad_fn</code>组成。对于终止节点，<code>grad_fn</code>对象具有一个称为<code>next_functions</cod
我正在尝试为我的NN使用自定义损失函数。我已经在炬管中执行了所有操作，并且我的数据中有复杂的数
假设我有一个训练有素的模型，我试图计算它的Jacobin（试图在训练后理解一些数学性质）。我正在尝试
<pre><code>rho = base[0][:,1:,:]
mu = base[1][:,1:,:]
diff_time = (time[:, 1:] - time[:, :-1]) * non_pad_mask[:, 1:]
temp_time = diff_time.u
我正在尝试将循环的长度注册为优化参数，以便优化程序将自动调整循环的长度。
这是一个示例代
你好，我是Pytorch的新手。我有一个简单的pytorch模块，其中模块的输出是标量损失函数，它取决于某些多
我需要计算验证误差的斜率w.r.t输入x。我试图查看扰动训练样本之一时验证错误的变化。
<ul>
<li>验证
我正在尝试使用pytorch自动微分程序包（autograd.functional.jacobian）从自动编码器中提取jacobian矩阵。
这是我的代码，
<pre><code>class model(torch.nn.Module):
def __init__(self, config):
super(model, self).__init__()
在autograd / numpy中，我可以这样做：
<pre><code>q[q<0] = 0.0
</code></pre>
我如何在JAX中做同样的事情？</p
我正在使用pytorch 1.18.5（pip install --pre torch torchvision -f <a href="https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu101/torch_nigh
我正在尝试使用网络相对于其输入的梯度作为损失函数的一部分。但是，无论何时尝试计算，训练都会
