Pytorch自动求梯度

最新推荐文章于 2024-12-13 10:24:57 发布
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#pytorch #人工智能 #python

PyTorch提供自动求导功能，允许用户在定义张量并设置`requires_grad=True`后，自动计算梯度。计算过程包括定义张量，执行运算，调用`.backward()`计算梯度，然后通过`.grad`属性访问梯度。在不需要梯度的步骤中，可以使用`withtorch.no_grad():`上下文管理器。每次计算后，若需重新开始，需清零梯度，如`x.grad.zero_()`。

PyTorch提供了自动求导（Automatic Differentiation）功能，允许您自动计算张量的梯度。这使得在神经网络训练中特别方便，因为您无需手动推导梯度表达式。

要在PyTorch中实现求梯度，需要执行以下几个步骤：

  1. 导入pytorch库
import torch
  1. 定义需要计算梯度的张量，并将其标记为需要梯度追踪的张量。可以通过设置requires_grad=True来实现：
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)

这样在后续计算当中，pytorch会自动追踪与x相关的操作 以便后续计算梯度

  1. 计算梯度
    得到目标张量，比如loss函数的值之后，可以通过下述代码求梯度
loss<
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