파이토치로 행렬 공부하기

a=torch.tensor([[1.0,2.0],[3.0,4.0]],requires_grad=True)

b=torch.tensor([[1.0,2.0],[3.0,4.0]],requires_grad=True)

c=a@b

print(a)

print(b)

print(c)

 

 

# 결과

tensor([[1., 2.],
        [3., 4.]], requires_grad=True)
tensor([[1., 2.],
        [3., 4.]], requires_grad=True)
tensor([[ 7., 10.],
        [15., 22.]], grad_fn=<MmBackward0>)

 

k=c.mean()

k.backward()

print(a.grad)

print(b.grad)

 

#결과

 

  tensor([[0.7500, 1.7500], [0.7500, 1.7500]])

 

  tensor([[1.0000, 1.0000], [1.5000, 1.5000]])

 

 

 

 

왜 이렇게 나오는가

 

 

 

이래서 나오는구나

 

저번에 공부하다가 RNN backward 계산에서 이해 안되는 부분이 있었는데, 다음에는 RNN backward 계산을 파이토치를 이용해서 이해해봐야겠다..