torch.autograd.forward_ad.make_dual

torch.autograd.forward_ad.make_dual(tensor, tangent, *, level=None)

將張量值與其切線關聯起來，建立一個“對偶張量”，用於前向 AD 梯度計算。

結果是一個與 tensor 別名的新張量，其中 tangent 作為屬性嵌入，如果儲存佈局相同則按原樣嵌入，否則進行復制。切線屬性可以使用 unpack_dual() 恢復。

此函式可進行反向微分。

給定一個函式 f，其雅可比矩陣為 J，該函式允許計算 J 與給定向量 v 之間的雅可比向量乘積 (jvp)，如下所示。

示例

>>> with dual_level():
...     inp = make_dual(x, v)
...     out = f(inp)
...     y, jvp = unpack_dual(out)

有關如何使用此 API 的詳細步驟，請參閱前向模式 AD 教程。