相关疑难解决方法(0)

比如这个,我想用一些辅助损失来提升我的模特表现.
哪个类型代码可以在pytorch中实现它？

#one
loss1.backward()
loss2.backward()
loss3.backward()
optimizer.step()
#two
loss1.backward()
optimizer.step() 
loss2.backward()
optimizer.step() 
loss3.backward()
optimizer.step()   
#three
loss = loss1+loss2+loss3
loss.backward()
optimizer.step()

感谢您的回答!

我想计算网络中两个张量之间的梯度。输入X张量（批大小xm）通过一组卷积层发送，这些卷积层使我返回并输出Y张量（批大小xn）。

我正在创建一个新的损失，我想知道Y wrt X的梯度。在tensorflow中类似：

tf.gradients（ys = Y，xs = X）

不幸的是，我一直在使用torch.autograd.grad（）进行测试，但是我不知道该怎么做。我收到如下错误：“ RunTimeerror：grad只能为标量输出隐式创建”。

如果我想知道Y wrt X的梯度，torch.autograd.grad（）中的输入应该是什么？