PyTorch深度学习基础---PyTorch的自动微分

原创 已于 2024-03-25 20:55:42 修改 · 345 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #pytorch #人工智能

于 2024-03-13 08:24:47 首次发布

1、Tensor的requires_grad属性设置为True时

当Tensor的requires_grad属性设置为True时，PyTorch 的torch.autograd会自动追踪它的计算轨迹。当需要计算微分时，只需要对最终计算结果的Tensor调用backward方法，所有计算节点的微分就会被保存在grad属性。

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为什么选择这一章作为第一章而不是介绍深度学习的核心数据结构张量呢？原因在于张量运算实际就是矩阵的运算，另外PyTorch关于张量的数据处理函数很多，没必要逐个介绍，用到的时候去查文档即可，介绍过多张量的计算方式其实并无意义。 在入门深度学习时，我相信初学者最关心的是什么是深度学习？它的基本原理是怎么样的，而不是上来就列一大堆代数式，然后去进行各种了数据计算。
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PyTorch框架-自动微分模块
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为了计算这些梯度，PyTorch内置了名为 torch.autograd 的微分模块。自动微分（Automatic Differentiation，AD）是一种利用计算机程序自动计算函数导数的技术，它是机器学习和优化算法中的核心工具（如神经网络的梯度下降）注： 自动微分的张量不能转换成numpy数组, 通过.detach()张量剥离成不自动微分, 可以转换。① 梯度下降法公式: w = w - r*grad (r是学习率, grad是梯度值)② w和b一定是可自动微分的张量, 类型是float类型。
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