小编Eli*_*lin的帖子

我对pytorch的向后功能有些疑问，我认为我没有得到正确的输出

import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
a = Variable(torch.FloatTensor([[1,2,3],[4,5,6]]), requires_grad=True) 
out = a * a
out.backward(a)
print(a.grad)

输出是

tensor([[ 2.,  8., 18.],
        [32., 50., 72.]])

也许是 2*a*a

但我认为输出应该是

tensor([[ 2.,  4., 6.],
        [8., 10., 12.]])

2*a. 原因 d(x^2)/dx=2x

我在某处读到，一旦一个桶容纳了超过 8 个元素，它就会变成一棵红黑树，而不是一个链表。我知道 java 使用此策略，但我确定 c++