pytorch中的自定义反向传播,求导实例
pytorch中自定义backward()函数。在图像处理过程中，我们有时候会使用自己定义的算法处理图像，这些算法多是基于numpy或者scipy等包。
那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中，能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢。下面的代码展示了这个功能`
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from torch.autograd import gradcheck
class Bicubic(torch.autograd.Function):
def basis_function(
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