简单的 DiffSharp 示例

如何将这个简单的 PyTorch 片段转换为 DiffSharp？应该是类似的，但是很多功能没找到。

# Define tensors with requires_grad=True to track computation history
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = torch.tensor(3.0, requires_grad=True)
 
# Perform a computation
z = x**2 + y**3
print("Output tensor z:", z)
 
# Compute gradients
z.backward()
print("Gradient of x:", x.grad)
print("Gradient of y:", y.grad)

using DiffSharp;

// 创建张量并启用梯度跟踪
var x = d.Var(2.0, requiresGrad: true);
var y = d.Var(3.0, requiresGrad: true);

// 执行计算
var z = x.Pow(2) + y.Pow(3);
Console.WriteLine($"输出张量 z: {z.Value}");

// 计算梯度
z.Backward();
Console.WriteLine($"x 的梯度: {x.Grad.Value}");
Console.WriteLine($"y 的梯度: {y.Grad.Value}");

解释：

• DiffSharp 使用 d.Var 类来创建张量。 requiresGrad=true 参数启用梯度跟踪。
• .Pow(2) 和 .Pow(3) 用于计算平方和立方。
• z.Backward() 计算并传播关于 z 的梯度。
• .Value 属性用于访问张量的值。
• .Grad 属性存储计算出的梯度。

这个 DiffSharp 代码片段与你提供的 PyTorch 代码的功能相同。它演示了如何在 DiffSharp 中创建张量、执行计算并计算梯度。