自定义梯度函数（Custom Autograd Function）：PyTorch/TF中的前向与反向传播实现规范 大家好，今天我们来深入探讨一个在深度学习框架中非常重要的概念：自定义梯度函数（Custom Autograd Function）。在PyTorch和TensorFlow等框架中，自动求导机制（Autograd）极大地简化了梯度计算，使得我们可以专注于模型的设计和训练，而无需手动推导和实现复杂的梯度公式。然而，在某些情况下，我们需要自定义梯度函数，例如： 实现自定义算子： 当我们想要使用框架本身没有提供的算子时，就需要自定义前向传播和反向传播过程。 优化性能： 对于某些特定的操作，自定义梯度函数可以利用更加高效的算法或硬件特性，从而提升计算性能。 施加特定的梯度控制： 有时我们希望在反向传播过程中对梯度进行特定的修改或裁剪，以防止梯度爆炸或梯度消失等问题。 实现不可导操作的“梯度”： 有些操作本身是不可导的，但为了训练的顺利进行，我们需要定义一个伪梯度。例如，直通估计器（Straight-Through Estimator）。 接下来，我们将分别在PyTorch和Tenso …
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