【PyTorch】Autograd

Autograd

1. requires_grad 需要求导(requires_grad)的tensor即Variable 变量的requires_grad属性默认为False，如果某一个节点requires_grad被设置为True，那么所有依赖它的节点requires_grad都是True。
2. grad_fn 查看反向传播的函数的类型 AddBackward0/MulBackward0
3. next_functions保存grad_fn的输入，是一个tuple，tuple的元素也是Function
4. tensor.data 和tensor.detach()可以独立修改tensor的值，而不被autograd记录
5. 使用hook进行调查被清空的叶子节点 autograd.grad也行

import torch as t
x = t.ones(1, requires_grad=True)
w = t.rand(1, requires_grad=True)
y = x * w
# y依赖于w，而w.requires_grad = True
x.requires_grad, w.requires_grad, y.requires_grad

(True, True, True)

x.grad_fn,y.grad_fn

(None, <MulBackward0 at 0x2f93ba176d8>)

x.is_leaf, w.is_leaf, y.is_leaf

(True, True, False)

y.grad_fn.next_functions 

((<AccumulateGrad at 0x2f93ba174a8>, 0),
 (<AccumulateGrad at 0x2f93ba17c50>, 0))

a = t.ones(3,4,requires_grad=True)
b = t.ones(3,4,requires_grad=True)
c = a * b

a.data # 还是一个tensor

tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]])

a.data.requires_grad # 但是已经是独立于计算图之外

False

# 近似于 tensor=a.data, 但是如果tensor被修改，backward可能会报错
tensor = a.detach()
tensor.requires_grad

False

# 第一种方法：使用grad获取中间变量的梯度
x = t.ones(3, requires_grad=True)
w = t.rand(3, requires_grad=True)
y = x * w
z = y.sum()
# z对y的梯度，隐式调用backward()
t.autograd.grad(z, y)

(tensor([1., 1., 1.]),)

# 第二种方法：使用hook
# hook是一个函数，输入是梯度，不应该有返回值
def variable_hook(grad):
    print('y的梯度：',grad)

x = t.ones(3, requires_grad=True)
w = t.rand(3, requires_grad=True)
y = x * w
# 注册hook
hook_handle = y.register_hook(variable_hook)
z = y.sum()
z.backward()

# 除非你每次都要用hook，否则用完之后记得移除hook
hook_handle.remove()

y的梯度： tensor([1., 1., 1.])

例程 使用Variable 实现线性回归

import torch as t
from matplotlib import pyplot as plt
from IPython import display
import numpy as np

# 设置随机数种子，为了在不同人电脑上运行时下面的输出一致
t.manual_seed(1000) 

def get_fake_data(batch_size):
    ''' 产生随机数据：y = x*2 + 3，加上了一些噪声'''
    x = t.rand(batch_size,1) * 5
    y = x * 2 + 3 + t.randn(batch_size, 1)
    return x, y

# 来看看产生x-y分布是什么样的
x, y = get_fake_data()
plt.scatter(x.squeeze().numpy(), y.squeeze().numpy())

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x2f93f8eeb70>

#随即初始化参数
w = t.rand(1,1,requires_grad=True)
b = t.zeros(1,1,requires_grad=True)
losses = np.zeros(500)

lr = 0.005

for ii in range(500):
    x,y = get_fake_data(batch_size=32)
    
    #forward
    
    y_pred = x.mm(w) + b.expand_as(y)
    loss = 0.5*(y_pred - y)**2
    loss = loss.sum()
    losses[ii]=loss.item()
    
    #backward:
    loss.backward()
    
    #更新参数
    w.data.sub_(lr*w.grad.data)
    b.data.sub_(lr*b.grad.data)
    
    #梯度清零
    w.grad.data.zero_()
    b.grad.data.zero_()
    
    if ii%50 == 0:
        #plot 
        display.clear_output(wait=True)
        x = t.arange(0,6).view(-1,1).float()
        y = x.mm(w.data) + b.data.expand_as(x)
        plt.plot(x.numpy(),y.numpy())#predict
        
        x2,y2 = get_fake_data(batch_size=20)
        plt.scatter(x2.numpy(),y2.numpy())#true data
        
        plt.xlim(0,5)
        plt.ylim(0,13)
        plt.show()
        plt.pause(0.5)
        
print(w.item(),b.item())

1.8011078834533691 3.0073609352111816

plt.plot(losses)
plt.ylim(5,50)

(5, 50)

标签：tensor,hook,Autograd,requires,data,grad,PyTorch,True
来源： https://blog.csdn.net/weixin_42200352/article/details/113284041