torch.autograd.forward_ad.make_dual

torch.autograd.forward_ad.make_dual(tensor, tangent, *, level=None)

将张量值与其切线相关联，以创建用于前向 AD 梯度计算的“对偶张量”。

结果是一个新的张量，它是 tensor 的别名，并将 tangent 作为属性嵌入，如果它具有相同的存储布局，则按原样嵌入，否则复制。切线属性可以使用 unpack_dual() 恢复。

此函数是反向可微分的。

给定一个雅可比矩阵为 J 的函数 f，它允许人们计算 J 和给定向量 v 之间的雅可比向量积 (jvp)，如下所示。

示例

>>> with dual_level():
...     inp = make_dual(x, v)
...     out = f(inp)
...     y, jvp = unpack_dual(out)

请参阅 前向模式 AD 教程，了解有关如何使用此 API 的详细步骤。