Tensorflow pytorch中的tf.function属性

我是pytorch的初学者，我有一些需要在网络中实现的功能

我的问题是：有没有类似于tf.function的方法，或者我应该使用带有变量的“class（nn.Module）”呢

例如，设X为10x2矩阵。在伪代码中：

a = Variable(1.0) 
b = Variable(1.0)
Y = a*X[:,0]**2 + b*X[:,1]

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在PyTorch中，您不需要像

tf.function

这样的东西，您只需要使用普通的Python代码（因为动态图）

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请给出更详细的示例（带代码），说明如果上述问题无法回答您的问题，您将如何做。

在PyTorch中，您不需要像

tf.function

这样的东西，您只需要使用普通Python代码（因为动态图）

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请给出更详细的示例（带代码），说明如果上述问题无法回答您的问题，您将尝试执行的操作。

您的函数输出是什么

aX^2+bX

？你想做什么？特别是，我将实现一个cnn，它给我两个输出（a和b），然后我将计算一个能量Eo=（a^6-b^5）^2。我有像Et这样的能量目标，所以我的cnn会尽量减少0.5*（Eo Et）^2。你的函数输出是什么

aX^2+bX

？你想做什么？特别是，我将实现一个cnn，它给我两个输出（a和b），然后我将计算一个能量Eo=（a^6-b^5）^2。我有像Et这样的能量目标，所以我的cnn会尽量减少0.5*（Eo Et）^2。谢谢Sergey！。我试图找到的答案是“您只需使用普通Python代码（因为动态图）”。谢谢Sergey！。我试图找到的答案是“您只需要使用普通的Python代码（因为动态图）”。