[TAVE/study] ch03 선형 회귀 | 02 자동 미분

참고자료: https://wikidocs.net/book/2788

PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문

 

자동 미분 실습하기

👉🏻requires_grad=True, backward()는 자동 미분을 수행한다.

import torch
w = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = w**2
z = 2*y + 5
z.backward()
print('수식을 w로 미분한 값 : {}'.format(w.grad))
#수식을 w로 미분한 값 : 8.0

👉🏻임의의 \(2w^{2}+5\)라는 식을 w에 대해 미분해보자!

👉🏻값이 2인 임의의 스칼라 텐서 w를 선언하고 required_grad=True로 설정한다. 이는 이 텐서에 대한 기울기를 저장한다는 의미이다. 이렇게 하면 w.grad에 w에 대한 미분값이 저장된다.

👉🏻backward()를 호출하면 해당 수식의 w에 대한 기울기를 계산한다.