双级 ¶

类 torch.autograd.forward_ad.dual_level[source][source] ¶

前向 AD 的上下文管理器，所有前向 AD 计算必须在 dual_level 上下文中进行。

注意

dual_level 上下文适当地进入和退出双级以控制当前的向前 AD 级别，该级别默认由本 API 中的其他函数使用。

我们目前不计划支持嵌套的 dual_level 上下文，因此只支持单级正向 AD。要计算高阶正向梯度，可以使用 torch.func.jvp() 。

示例：

>>> x = torch.tensor([1])
>>> x_t = torch.tensor([1])
>>> with dual_level():
...     inp = make_dual(x, x_t)
...     # Do computations with inp
...     out = your_fn(inp)
...     _, grad = unpack_dual(out)
>>> grad is None
False
>>> # After exiting the level, the grad is deleted
>>> _, grad_after = unpack_dual(out)
>>> grad is None
True

请参阅前向模式的 AD 教程，以获取如何使用此 API 的详细步骤。