dual_level

class torch.autograd.forward_ad.dual_level

forward AD 的上下文管理器，所有 forward AD 計算都必須在 dual_level 上下文中發生。

注意

dual_level 上下文適當地進入和退出 dual level 以控制當前的 forward AD level，此 level 預設由本 API 中的其他函數使用。

我們目前沒有計畫支援巢狀的 dual_level context，因此僅支援單一 forward AD 層級。 若要計算更高階的 forward grads，可以使用 torch.func.jvp()。

範例

>>> x = torch.tensor([1])
>>> x_t = torch.tensor([1])
>>> with dual_level():
...     inp = make_dual(x, x_t)
...     # Do computations with inp
...     out = your_fn(inp)
...     _, grad = unpack_dual(out)
>>> grad is None
False
>>> # After exiting the level, the grad is deleted
>>> _, grad_after = unpack_dual(out)
>>> grad is None
True

請參閱 forward-mode AD 教學 以取得關於如何使用此 API 的詳細步驟。