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「动态计算图」找到 2 条内容
按专题浏览 →匹配正文：动态计算图与自动微分 PyTorch eager 模式在执行 forward 运算时记录参与求导的操作。只要 grad mode 开启且相关输入 requires_grad，结果 Tensor 会通过 grad_fn 指向自动微分图中的节点。图是本次实际执行路径的记录，因此 Python 分支、循环和动态形状可以在下一次迭代构建不同的图。 autograd 主要使用反向模式自动微分。forward 中部分算子会保存 backward 所需的 Tensor；调用 backwar…
匹配题目：请解释PyTorch中的计算图机制，它是如何支持自动微分的？在动态计算图与静态计算图之间，PyTorch的设计有何优势和局限？
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