导读:近期更新了《可微分张量选择》的相关内容,包括《PyTorch 中如何实现可微分的张量选择?从硬索引到软选择的完整实现指南》。如果 可微分张量选择 对你有帮助,请转发和分享本内容。知识因分享而拥有更大能量,感谢您成为这传播链条中的重要一环。
PyTorch 中如何实现可微分的张量选择?从硬索引到软选择的完整实现指南 直接用索引去取张量里的元素,梯度是传不回去的,这是深度学习实践中一个常见的坑。当我们想让模型自己学会该关注哪几个位置,或者希望采样操作能够参与端到端训练时,就需要可微分的张量选择方案。本文从普通索引为什么不可微分讲起,分析gather和one-hot乘法的等价关系,介绍softm... 栏目:Python 时间:09-04 PyTorch 可微分张量选择 gumbel softmax