pytorch: autograd中backward

本文深入探讨PyTorch的autograd模块,通过实例解析backward函数如何计算梯度,特别是在输出为张量且各损失权重不同时的情景下。阐述了如何通过指定权重调整不同损失对最终梯度的影响。

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pytorch: autograd中backward

输出值是标量:

import torch
x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) 
y = x + 2 
z = y * y * 3 
out = z.mean() 
out.backward()#这里是默认情况,相当于out.backward(torch.Tensor([1.0])) 
print(x.grad)
tensor([[4.5000, 4.5000],
        [4.5000, 4.5000]])

输出值是tensor:

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

y = x * 2
while y.data.norm() < 1000:
    y = y * 2
print(y)

gradients = torch.tensor([0.1, 1.0, 0.0001], dtype=torch.float)
y.backward(gradients)
print(x.grad)
tensor([ 51.2000, 512.0000,   0.0512])

解释:
这里这个gradients为什么要是[0.1, 1.0, 0.0001]?

如果输出的多个loss权重不同的话,例如有三个loss,一个是y1 loss,一个是y2 loss,一个是y3 loss。那么很明显的不可能所有loss对结果影响程度都一样,他们之间应该有一个比例。那么比例这里指的就是[0.1, 1.0, 0.0001],这个问题中的loss对应的就是上面说的y,那么这里的输出就很好理解了dy/dx=0.1*dy1/dx+1.0*dy2/dx+0.0001*dy3/dx

PyTorch 是一个开源的深度学习框架,其核心功能之一是自动求导(autograd)。自动求导是深度学习中非常重要的一个特性,因为它可以自动计算梯度,从而简化了反向传播算法的实现。 ### PyTorchautograd PyTorchautograd 模块提供了自动求导的功能。它通过构建计算图(computational graph)来记录和追踪所有的操作。每当我们进行张量(tensor)操作时,PyTorch 会自动构建一个计算图,记录下这些操作及其顺序。然后,当我们调用 `backward()` 方法时,PyTorch 会根据计算图自动计算梯度。 #### 主要特性 1. **动态计算图**:PyTorch 使用动态计算图,这意味着计算图是在运行时构建的,而不是在编译时。这使得调试和修改模型更加容易。 2. **自动求导**:PyTorch 会自动计算所有需要求导的张量的梯度。我们只需要调用 `backward()` 方法,PyTorch 就会自动计算所有需要求导的张量的梯度。 3. **梯度累积**:我们可以多次调用 `backward()` 方法,PyTorch 会自动累积梯度。这意味着我们可以在循环中多次调用 `backward()`,而不会覆盖之前的梯度。 #### 使用示例 以下是一个简单的示例,展示了如何使用 PyTorchautograd: ```python import torch # 创建一个张量,并设置 requires_grad=True 以便 PyTorch 追踪其操作 x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) # 进行一些操作 y = x ** 2 z = y + 3 # 计算梯度 z.backward() # 打印梯度 print(x.grad) # 输出: tensor(4.) ``` 在这个示例中,我们创建了一个张量 `x`,并对其进行了平方操作和加法操作。然后,我们调用 `backward()` 方法,PyTorch 会自动计算 `x` 的梯度,并将其存储在 `x.grad` 中。 ### 总结 PyTorchautograd 模块使得深度学习模型的训练变得更加简单和高效。通过自动计算梯度,开发者可以专注于模型的设计和实现,而不需要手动实现反向传播算法。
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