Lan truyền ngược với torch.backward()
PyTorch ghi lại đồ thị tính toán để tự động tính đạo hàm. Khi gọi .backward() trên một
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm và code bạn nộp được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: python-basics, torch-basics.
Nội dung đề bài
Mô tả bài toán
PyTorch ghi lại đồ thị tính toán để tự động tính đạo hàm. Khi gọi .backward() trên một biểu thức vô hướng, gradient của các tensor có requires_grad=True được tích luỹ vào .grad.
Yêu cầu
Viết hàm autograd_grad(values) dựng tensor từ values, tính loss = sum(x ** 2), gọi loss.backward() rồi trả về gradient dạng danh sách.
Quy ước nộp bài
Nộp hàm autograd_grad trong solution.py. Hệ thống gọi hàm trực tiếp và so giá trị với sai số 1e-6; không đọc stdin và không in ra stdout.
Input
- values: danh sách số thực.
Output
Danh sách số thực; phần tử thứ i bằng 2 * xi vì d(sum(x2))/dxi = 2 * xi.
Ràng buộc
- values phải khác rỗng; nếu không, hàm ném ValueError.
- Dùng torch.tensor(..., requires_grad=True), gọi .backward() và trả .grad.tolist().
Ví dụ 1
Input
autograd_grad(values=[1, 2, 3])
Output
[2.0, 4.0, 6.0]
Ví dụ 2
Input
autograd_grad(values=[0.0])
Output
[0.0]
Giải thích
Với values = [1, 2, 3]: loss = 1 + 4 + 9 = 14; gradient là [2, 4, 6].
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.
