自動微分（２）

$ \left. \frac{\partial y}{\partial x} \right|_{x=2} = \left. \frac{\partial }{\partial x}\left(x^2-2x-3\right)\right|_{x=2} = 2x - 2 |_{x=2} = 2

となり、この値がルートノードの勾配 x.grad に格納される。

code:autograd.py

import torch as pt

x0 = 2.0

x = pt.tensor(x0, dtype=pt.float, requires_grad=True)

y = x**2 -2*x - 3

y.backward()

print('x:', x)

print('xの勾配:\n', x.grad)

各項の計算を分解し、逐次的に処理を行うようにしても同様の結果が得られる。

code:autograd.py

import torch as pt

x0 = 2.0

x = pt.tensor(x0, dtype=pt.float, requires_grad=True)

# x**2 -2*x - 3 の計算を行う

y = x*x

y = y - 2*x

y = y - 3

y.backward()

print('x:', x)

print('xの勾配:\n', x.grad)

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