pytorch的梯度计算以及backward方法详解_Python

基础知识

tensors：

tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。

									import torch

									import numpy as np

									# 方式一

									x = torch.randn(2,2, requires_grad=True)

									# 方式二

									x = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([2,3]), requires_grad=True)

									#方式三

									x = torch.tensor([2,3], requires_grad=True, dtype=torch.float64)

									# 方式四

									x = np.array([1,2,3] ,dtype=np.float64)

									x = torch.from_numpy(x)

									x.requires_grad = True

									# 或者 x.requires_grad_(True)

note1:在pytorch中，只有浮点类型的数才有梯度，故在方法四中指定np数组的类型为float类型。为什么torch.Tensor中不需要呢，可以通过以下代码验证

									import torch

									import numpy as np

									a = torch.Tensor([2,3])

									print(a.dtype) # torch.floaat32

									b = torch.tensor([2,3])

									print(b.dtype) # torch.int64

									 c = np.array(2,3)

									 print(c.dtype) # int64

note2pytorch中tensor与Tensor的区别是什么？这两个看起来如此相似。

首先，torch.Tensor是一个类，所有的tensor都是Tensor的一个实例；而torch.tensor是一个函数。这也说明了为什么使用torch.Tensor()没有问题而torch.tensor()却有问题。

其次，torch.tensor主要是将一个data封装成tensor，并且可以指定requires_grad。

1	`torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)` `-` `> Tensor`

最后，我们更多地使用torch.tensor，我们可以通过使用torch.tensor(())来达到与torch.Tensor()同样的效果。

具体可参考torch.tensor与torch.Tensor的区别

Dynamic Computational graph

我们来看一个计算图

pytorch的梯度计算以及backward方法详解

我们来看一个计算图解释一下各个属性的含义，

data: 变量中存储的值，如x中存储着1，y中存储着2，z中存储着3

requires_grad：该变量有两个值，True 或者 False，如果为True，则加入到反向传播图中参与计算。

grad：该属性存储着相关的梯度值。当requires_grad为False时，该属性为None。即使requires_grad为True，也必须在调用其他节点的backward()之后，该变量的grad才会保存相关的梯度值。否则为None

grad_fn：表示用于计算梯度的函数。

is_leaf：为True或者False，表示该节点是否为叶子节点。

当调用backward函数时，只有requires_grad为true以及is_leaf为true的节点才会被计算梯度，即grad属性才会被赋予值。

梯度计算

examples

运算结果变量的requires_grad取决于输入变量。例如：当变量z的requires_grad属性为True时，为了求得z的梯度，那么变量b的requires_grad就必须为true了，而变量x,y,a的requires_grad属性都为False。

将事先创建的变量，如x、y、z称为创建变量；像a、b这样由其他变量运算得到的称为结果变量。

									from torch.autograd import Variable

									x = Variable(torch.randn(2,2))

									y = Variable(torch.randn(2,2))

									z = Variable(torch.randn(2,2), requires_grad=True)

									a = x+y

									b = a+z

									print(x.requires_grad, y.requires_grad, z.requires_grad) # False, False, True

									print(a.requires_grad, b.requires_grad) # False, True

									print(x.requires_grad) # True

									print(a.requires_grad) # True

调用backward()计算梯度

									import torch as t

									from torch.autograd import Variable as v

									a = v(t.FloatTensor([2, 3]), requires_grad=True) 

									b = a + 3

									c = b * b * 3

									out = c.mean()

									out.backward(retain_graph=True) # 这里可以不带参数，默认值为‘1'，由于下面我们还要求导，故加上retain_graph=True选项

									print(a.grad) # tensor([15., 18.])

backward中的gradient参数使用

a. 最后的结果变量为标量（scalar）

如第二个例子，通过调用out.backward()实现对a的求导，这里默认调用了out.backward(gradient=None)或者指定为out.backward(gradient=torch.Tensor([1.0])

b. 最后的结果变量为向量（vector）

									import torch

									from torch.autograd import Variable as V

									m = V(torch.FloatTensor([2, 3]), requires_grad=True) # 注意这里有两层括号，非标量

									n = V(torch.zeros(2))

									n[0] = m[0] ** 2

									n[1] = m[1] ** 3

									n.backward(gradient=torch.Tensor([1,1]), retain_graph=True)

									print(m.grad)