在pytorch中获得计算图和自行求导数

89542767 发布于2022-12-29 13:18 / 565人阅读

　　本文关键阐述了在pytorch中获得计算图和自行求导数，文章内容紧扣主题进行详尽的基本介绍，具有很强的实用价值，需用的同学可以参考下

　　序言：

　　今日聊聊pytorch的计算图和自行求导数，我们首先从简易事例来说，下边是个简单函数设立了yy和xx相互关系

　　然后我们结点和边形式表示上面公式：

　　上面的式子可以用图的形式表达，接下来我们用torch来计算x导数，首先我们创建一个tensor并且将其requires_grad设置为True表示随后反向传播会对其进行求导。

　　x=torch.tensor(3.,requires_grad=True)

　　然后写出

　　y=3*x**2+4*x+2

　　y.backward()
　　x.grad

　　通过调用y.backward()来进行求导，这时就可以通过x.grad来获得x的导数

　　x.requires_grad_(False)

　　可以通过requires_grad_让x不参与到自动求导

　　for epoch in range(3):
　　y=3*x**2+4*x+2
　　y.backward()
　　print(x.grad)
　　x.grad.zero_()

　　如果这里没有调用x.grad_zero_()就是把每次求导数和上一次求导结果进行累加。

　　链式法则

　　相对于z对x求偏导时，我们可以将y看成常数，这样x导数是1那么

　　x=torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True)
　　y=x*2+3
　　z=y**2
　　print(out)#tensor(51.6667,grad_fn=&lt;MeanBackward0&gt;)
　　print(x.grad)#tensor([6.6667,9.3333,12.0000])

　　对于一个简单的网络，我们可以手动计算梯度，但是如果摆在你面前的是一个有152层的网络怎么办？或者该网络有多个分支。这时你的计算复杂程度可想而知。接下来会带来更深入自动求导内部机制

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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