Pytorch Autograd

Custom autograd

import torch
from torch.autograd import Function

class CustomReLU(Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input):
        ctx.save_for_backward(input)
        return input.clamp(min=0)

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input, = ctx.saved_tensors
        grad_input = grad_output.clone()
        grad_input[input < 0] = 0.1
        # Modified gradient for negative values
        return grad_input

with torch.autograd.set_detect_anomaly(True):
    loss.backward()

torch.autograd 에 대한 간단한 소개

torch.autograd 는 신경망 학습을 지원하는 PyTorch의 자동 미분 엔진입니다. 이 단원에서는 autograd가 신경망 학습을 어떻게 돕는지에 대한 개념적 이해를 할 수 있습니다. 배경(Background): 신경망(NN; Neural Network)은 어떤 입력 데이터에 대해 실행되는 중첩(nested)된 함수들의 모음(collection)입니다. 이 함수들은 PyTorch에서 Tensor로 저장되는, (가중치(weight)와 편향(bias)로 구성된) 매개변수들로 정의됩니다. 신경망을 학습하는 것은 2단계로 이...

https://tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/autograd_tutorial.html