在两个图像轴上使用 pytorch Autograd

Question

我想使用 autodiff，因为我听说过很多关于它的好故事。但是，我想检查是否 这甚至是我想要的。

给定一个返回图像 X（由单个输入图像生成）的函数。我想计算 x 和 y 方向的导数。通常我会使用内核方法，但我想看看这个 autodiff 是否可行。

我知道 autodif 是基于雅可比行列式的，因为我的函数只有一个输入.. 它只会计算 基于该变量的导数。因此，我预计它将无法进行这些方向导数。

这是真的吗？或者可以通过其他方式吗？

Answer 1

我知道 autodif 是基于雅可比行列式

我一开始是这么想的，但实际上是后向模式自动微分（AD）。 我创建了一个algorithm in Python for how AD works。

您只需在目标函数的某个级别上工作，也称为损失函数或成本函数或误差函数。

因此，您编写目标函数也可以捕获 x 和 y 导数。你总是可以拥有主损失函数l1并添加loss = l1() + lx() + ly()。