PyTorch Autograd自动求导

在深度学习中，PyTorch 凭借其强大的自动求导机制 ——Autograd，为开发者们提供了一个高效且灵活的开发环境。本教程深入浅出地为你解析 PyTorch Autograd 的核心原理与应用，助你轻松驾驭深度学习模型的训练过程。

一、PyTorch Autograd 是什么？

PyTorch 的 Autograd 模块是其神经网络构建的核心。它为张量上的所有操作提供了自动求导功能，能自动记录张量操作并构建计算图，从而在反向传播时高效计算梯度。

二、张量与自动求导

在 PyTorch 中，torch.Tensor 是核心类。当设置 .requires_grad 属性为 True 时，张量会自动追踪所有操作。完成计算后，调用 .backward() 方法即可自动计算梯度，结果将累加到 .grad 属性中。

创建可求导张量

x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
print(x)

张量操作与梯度计算

## 对张量进行运算
y = x + 2
z = y * y * 3
out = z.mean()


## 反向传播计算梯度
out.backward()


## 查看梯度
print(x.grad)

三、停止梯度追踪

有时我们不需要对某些张量进行梯度追踪，可以通过以下方法停止梯度追踪：

• detach() 方法 ：将张量从计算图中分离，阻止其未来的计算记录被跟踪。
• with torch.no_grad(): 代码块 ：在该代码块内的操作不会被追踪，适用于模型评估等场景。

## 使用 detach() 方法
a = torch.randn(2, 2, requires_grad=True)
b = a.detach()
print(b.requires_grad)


## 使用 with torch.no_grad(): 代码块
with torch.no_grad():
    c = a * 2
print(c.requires_grad)

四、雅可比向量积

对于非标量输出的张量，可以通过指定一个与输出形状匹配的张量作为参数来计算雅可比向量积。

x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2
while y.data.norm() < 1000:
    y = y * 2


v = torch.tensor([0.1, 1.0, 0.0001], dtype=torch.float)
y.backward(v)
print(x.grad)

五、总结

PyTorch 的 Autograd 模块为深度学习模型的训练提供了强大的支持。它通过自动求导机制，简化了梯度计算过程，提高了开发效率。在实际应用中，合理利用 Autograd 的功能，可以更高效地构建和训练复杂的神经网络模型。希望你在编程狮的学习平台上，能够充分利用 PyTorch Autograd 的优势，开启深度学习的精彩之旅！