我已经初始化了两个张量（矩阵）：
sm=Var(torch.randn(20,1),requires_grad=True)
sm = torch.mm(sm,sm.t())
freq_m=Var(torch.randn(12,20),requires_grad=True)
我正在根据这两个矩阵中的数据创建两个列表，并且正在使用spearmanr获取这两个列表之间的相关值。我如何创建列表并不重要，但目标是调整矩阵内的值，以使计算出的相关值尽可能接近1。
如果要手动解决此问题，我将每次将矩阵中的值调整0.01（或一些小数字），然后重新计算列表和相关分数。如果新的相关值高于上一个，我将保存2个矩阵并调整一个不同的值，直到获得2个可以给我最高相关分数的矩阵。
PyTorch是否可以自动执行此操作？我知道PyTorch可以根据方程式进行调整，但是我想调整矩阵值的方式并不针对方程式，而是针对我计算的相关值。对此的任何指导将不胜感激！
Pytorch有一个autograd包，这意味着如果您有变量，并且将它们传递给可微分的函数并获得标量结果，则可以执行梯度下降来更新变量以降低或增加标量结果。
因此，您需要定义一个在张量级别上起作用的函数f，以便f（sm，freq_m）将为您提供所需的相关性。
然后，您应该执行以下操作：
lr = 1e-3
for i in range(100):
# 100 updates
loss = 1 - f(sm, freq_m)
print(loss)
loss.backward()
with torch.no_grad():
sm -= lr * sm.grad
freq_m -= lr * freq_m.grad
# Manually zero the gradients after updating weights
sm.grad.zero_()
freq_m.grad.zero_()
建议您进行实验，学习速度基本上就是您要执行的步骤的大小，学习速度太高会导致损失爆炸，学习速度太少会导致收敛缓慢。
编辑：要回答的评论loss.backward：对任何微函数f，f是多张量的函数t1, ..., tn与requires_grad=True结果，可以计算出损失的梯度相对于每个那些张量。完成后loss.backward，它将计算这些梯度并将其存储在t1.grad，...，tn.grad中。然后t1, ..., tn使用梯度下降进行更新以降低f的值。此更新不需要计算图，因此这就是您使用的原因with torch.no_grad()。在循环的最后，您将渐变归零，因为.backward它不会覆盖渐变，而是向其中添加新的渐变。有关更多信息，请访问：https : //discuss.pytorch.org/t/why-do-we-need-to-set-the-gradients-manually-to-zero-in-pytorch/4903
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