torch.autograd.Function.backward

static Function.backward(ctx, *grad_outputs) [source]

Определяет формулу для дифференцирования операции с обратным режимом автоматического дифференцирования (псевдоним для функции vjp).

Эта функция должна быть переопределена всеми подклассами.

Она должна принимать контекст ctx в качестве первого аргумента, а также столько выходов, сколько вернула функция forward() (для выходов, которые не являются тензорами из функции forward, будет передано значение None), и должна возвращать столько тензоров, сколько было входов в forward(). Каждый аргумент — это градиент по отношению к соответствующему выходу, а каждое возвращаемое значение — это градиент по отношению к соответствующему входу. Если вход не является тензором или является тензором, не требующим вычисления градиента, можно просто передать None в качестве градиента для этого входа.

Контекст может использоваться для извлечения тензоров, сохранённых во время прямого прохода. Он также имеет атрибут ctx.needs_input_grad в виде кортежа булевых значений, указывающих, требует ли каждый вход вычисления градиента. Например, backward() будет содержать ctx.needs_input_grad[0] = True если первый вход в forward() требует вычисления градиента по отношению к выходу.

Return type:

Any