PyTorch 中autograd.Variable模块的基本操作

码上有前

已于 2024-02-15 23:53:15 修改

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分类专栏： Pytorch 深度学习文章标签： pytorch 人工智能 python

于 2023-06-29 14:52:02 首次发布

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文章介绍了PyTorch中如何使用autograd.Variable进行自动求导，包括创建变量、访问数据、计算梯度、清空梯度以及禁用梯度追踪的过程。从PyTorch1.0版本开始，Variable被弃用，推荐直接使用Tensor进行操作。

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🚀 作者：“码上有前”
🚀 文章简介：深度学习
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在 PyTorch 中， autograd.Variable 是一个自动求导变量，用于构建计算图并进行梯度自动求导。 Variable 提供了许多基本操作，下面介绍其中的一些常用操作：

创建变量：

import torch
from torch.autograd import Variable

# 创建变量，要求输入张量
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
var = Variable(x)

访问数据：
```
data = var.data  # 获取变量的数据
```
注意，PyTorch 1.0 版本后，Variable 被弃用，可以直接使用 Tensor。
反向传播计算梯度：
```
var = Variable(torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32), requires_grad=True)
y = var * var  # 定义计算图
y.backward()   # 反向传播计算梯度
```
在创建变量时，将 requires_grad 设置为 True，表示需要计算梯度。然后通过定义计算图和调用 backward() 方法可以进行梯度传播。

访问梯度：

grad = var.grad  # 获取变量的梯度

清空梯度：

var.grad.data.zero_()  # 清空变量的梯度

禁用梯度追踪：

with torch.no_grad():
    # 在这个上下文环境中，所有操作不会被追踪和计算梯度
    pass

这些是 autograd.Variable 的一些基本操作，在 PyTorch 1.0 版本以后，可以直接使用 Tensor，并且梯度计算和求导更加简洁，Variable 被废弃。所以，一般推荐直接使用 Tensor 进行计算和梯度管理。
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