3、PyTorch在计算机视觉中的自动梯度计算与学习率调度

PyTorch在计算机视觉中的自动梯度计算与学习率调度

1. 引言

在计算机视觉项目里，很多复杂项目有着数以百万甚至数十亿计的参数需要训练，手动推导损失函数关于模型参数的梯度公式几乎是不可能的。PyTorch作为一个开源的机器学习框架，能帮助我们自动计算这些梯度。它基于Torch库，提供了强大的GPU支持的张量计算，以及基于磁带的自动求导系统的深度神经网络。与Google开发的TensorFlow相比，如今PyTorch更受欢迎。

2. 自动梯度计算

2.1 基本原理

对于标量函数 ( f(x,y,z) ) 关于向量 ( V = [x,y,z] ) 的梯度，它仍然是一个向量，其分量为偏导数，即 ( \nabla f = [\frac{df}{dx}, \frac{df}{dy}, \frac{df}{dz}] )。例如，函数 ( f(x,y,z) = x^2 + y^2 + z^2 ) 在点 ( V = [1,2,3] ) 处的梯度为 ( \nabla f = [2x, 2y, 2z] = [2, 4, 6] )。

以下是使用PyTorch自动计算梯度的代码示例：

# Cell 01: Auto-grad for gradient calculations----------------------- Python v3.6
import torch 
#------------------------ line 01
V = torch.tensor([1.0, 2, 3], requires_grad=True) #------------ lin