PyTorch의 require_grad는 어떻게 작동합니까?

다음은 PyTorch가 거꾸로 계산하는 샘플입니다.

x = torch.rand(1, requires_grad=True)
y = torch.rand(1)
v = x * y
w = torch.log(v)
xGrad = w.backward() # dw/dx

우리의 출력을 가정하고 이 숫자로 넘어갑시다.

x = tensor([0.0559], requires_grad=True)
y = tensor([0.5163])
w = tensor([-3.5450], grad_fn=<LogBackward0>)
xGrad = tensor([17.8828])

이것은 PyTorch 생성 그래프입니다.

W 계산

x = tensor([0.0559], requires_grad=True)
y = tensor([0.5163])
v = 0.0559 * 0.5163
  = 0.02886117
w = ln(0.02886117)
  =  -3.5452581859176

xGrad 계산

참조