torch.autograd.Function.jvp

static Function.jvp(ctx, *grad_inputs) [source]

Определите формулу для дифференцирования операции с помощью автоматического дифференцирования в прямом режиме.

Эта функция должна быть переопределена всеми подклассами. Она должна принимать контекст ctx в качестве первого аргумента, за которым следует столько же входных данных, сколько было передано в forward() (для нетензорных входных данных функции forward будет передано None), и возвращать столько же тензоров, сколько было выходных данных у forward(). Каждый аргумент представляет собой градиент относительно заданного входного значения, а каждое возвращаемое значение должно быть градиентом относительно соответствующего выходного значения. Если выходное значение не является тензором или функция не дифференцируема по этому выходному значению, в качестве градиента для этого входного значения можно просто передать None.

С помощью объекта ctx можно передать любое значение из forward в эту функцию.

Тип возвращаемого значения:

Any