Pytorch: MultiMarginLoss में 'पिछड़ा' कोई विशेषता नहीं है

मेरे लिए (लगभग) नवीनतम संस्करण ( '0.1.11+8aa1cef' ) के साथ ठीक काम करता है

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

y = Variable(torch.rand(5, 3), requires_grad=True)
t = Variable(torch.LongTensor(5).random_(0, 2))
m = nn.MultiMarginLoss()
loss = m(y, t)
loss.backward()
print(y.grad)

आउटपुट

Variable containing:
-0.1333  0.0667  0.0667
 0.0667 -0.1333  0.0667
 0.0667 -0.1333  0.0667
 0.0667 -0.1333  0.0667
 0.0667 -0.1333  0.0667
[torch.FloatTensor of size 5x3]

नमस्ते,
nn.Module में कोई बैकवर्ड नहीं है (उनमें से कोई भी नहीं है), उनके फॉरवर्ड को ऑटोग्रैड अनुपालन विधियों के साथ कार्यान्वित किया जाता है और इस प्रकार स्वचालित रूप से विभेदित होता है।
यदि आप MultiMarginLoss के लिए कार्यान्वयन खोजना चाहते हैं, तो इसे यहां सी में लागू किया गया है।

धन्यवाद। मैं अभी PyTorch के साथ शुरुआत कर रहा हूँ। मैं इसे अब समझता हूं।