PyTorch自定义反向传播 在深度学习中，反向传播是训练神经网络的重要步骤之一。它通过计算损失函数对网络参数的梯度，从而实现参数的更新。PyTorch作为一种常用的深度学习框架，提供了自动求导的功能，使得反向传播变得简单而高效。然而，在某些特殊情况下，我们需要自定义反向传播算法来处理一些非标准的网络结构或损失函数。本文将介绍如何在PyTorch中自定义反向传播算法，并提供代码示例。 自定义反向传播的基本原理 PyTorch使用动态计算图来跟踪和自动求导。在标准的反向传播中，PyTorch会自动为我们计算网络参数的梯度。但是，如果我们想要自定义反向传播算法，我们需要手动计算梯度并将其传递给网络...