[torch 参数更多]torch.autograd.grad

torch.autograd.grad

torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False, is_grads_batched=False)

paddle.grad

paddle.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False, no_grad_vars=None)

PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：

参数映射

PyTorch PaddlePaddle 备注
outputs outputs 用于计算梯度的图的输出变量。
inputs inputs 用于计算梯度的图的输入变量。
grad_outputs grad_outputs outputs 变量梯度的初始值。
retain_graph retain_graph 是否保留计算梯度的前向图。
create_graph create_graph 是否创建计算过程中的反向图。
only_inputs only_inputs 是否只计算 inputs 的梯度。
allow_unused allow_unused 决定当某些 inputs 变量不在计算图中时抛出错误还是返回 None。
is_grads_batched - 是否反向使用批量，Paddle 无此参数，暂无转写方式。
- no_grad_vars 指明不需要计算梯度的变量，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。