如何在PyTorch中区分矩阵?我尝试过以下几种方法,但都不起作用:
实例1:
a = torch.tensor([1., 2, 3], requires_grad=True)
b = torch.tensor([4., 5, 6], requires_grad=True)
c = a*b
c.backward()
#print(b.grad)
>>> RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs
实例2:
a = torch.tensor([1., 2, 3], requires
我正在使用python ODE来求解Van der Pol方程。我想要做的是找出在一次调用integrate(t)方法期间,ODE的派生函数被调用的次数。我使用的求解器是isoda。我试图找出在没有jacbian函数的一次调用期间,导数被调用的次数,以及当我包含jacobian函数时,jacobian函数被调用的次数。
def modified_vanderpol_integrator_demo(dt_min=1e-3, dt_max=10., mu=100.):
# define a class to store the number of calls
class F:
我有一个任务,我需要做一个单一的定义函数,运行牛顿方法,然后能够插入其他定义的函数到它,它将解决所有这些问题。我编写了一个对有一个变量的方程有效的方法,我只需要对系统中的一个变量进行求解,但是我不知道如何在代码中解决这些问题,而不需要对所有四个变量进行求解。
我编写的运行newton方法的函数如下:
def fnewton(function, dx, x, n):
#defined the functions that need to be evaluated so that this code can be applied to any function I call
def f(x