好久没画过哈夫曼树了，一做题发现全忘了。。特别记录一下，以一道题的详细解答过程为例。1.哈夫曼压缩原理当各种指令出现的频度不均等时，对出现频度最高的指令用最短的位数表示，出现频度较低的则用较长的位数表示，从而使指令的平均长度缩短。构造哈夫曼树核心思想：最小概率合并。2.构造哈夫曼树具体例子0.2   0.17   0.06&nb...

代码如下，当我尝试对y3进行第二次梯度计算时，报了这个错import torchx = torch.tensor([1], dtype=torch.float32, requires_grad=True)y1 = x ** 2y2 = x ** 3y3 = y1 + y2y3.backward()print(x.grad)x.grad.data.zero_()y3.backward()print(

解决方案如链接指向大佬博客所示，把xml的所有注释都去掉，即使之前有注释的时候没有报错。

代码如下，当我尝试对y3进行第二次梯度计算时，报了这个错import torchx = torch.tensor([1], dtype=torch.float32, requires_grad=True)y1 = x ** 2y2 = x ** 3y3 = y1 + y2y3.backward()print(x.grad)x.grad.data.zero_()y3.backward()print(