Ngắt gradient bằng detach
.detach() tạo một tensor chia sẻ dữ liệu nhưng cắt khỏi đồ thị tính toán, tức là dừng
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
.detach() tạo một tensor chia sẻ dữ liệu nhưng cắt khỏi đồ thị tính toán, tức là dừng gradient (stop-gradient). Người ta dùng nó khi muốn coi một giá trị là hằng số trong lúc lan truyền ngược, ví dụ trong các mục tiêu học không cập nhật một nhánh nào đó.
Yêu cầu
Viết hàm stopgrad_grad(values) dựng tensor từ values, đặt c = (x + 1).detach(), tính loss = sum(c * x), gọi loss.backward() và trả về gradient của x dạng danh sách.
Quy ước nộp bài
Nộp hàm stopgrad_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; vì c đã bị ngắt gradient nên đạo hàm theo xi chỉ còn ci = xi + 1.
Ràng buộc
- values phải khác rỗng; nếu không, hàm ném ValueError.
- Dùng torch, gọi .detach() đúng chỗ và trả về x.grad.tolist().
Ví dụ 1
Input
stopgrad_grad(values=[1, 2, 3])
Output
[2.0, 3.0, 4.0]
Ví dụ 2
Input
stopgrad_grad(values=[0.0])
Output
[1.0]
Giải thích
Với values = [1, 2, 3]: c = [2, 3, 4] và đã detach, nên gradient là [2, 3, 4].
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.
