浅谈对pytroch中torch.autograd.backward的思考

反向传递法则是深度学习中最为重要的一部分，torch中的backward可以对计算图中的梯度进行计算和累积

这里通过一段程序来演示基本的backward操作以及需要注意的地方

>>> import torch
>>> from torch.autograd import Variable

>>> x = Variable(torch.ones(2,2), requires_grad=True)
>>> y = x + 2
>>> y.grad_fn
Out[6]: <torch.autograd.function.AddConstantBackward at 0x229e7068138>
>>> y.grad

>>> z = y*y*3
>>> z.grad_fn
Out[9]: <torch.autograd.function.MulConstantBackward at 0x229e86cc5e8>
>>> z
Out[10]:
Variable containing:
 27 27
 27 27
[torch.FloatTensor of size 2x2]
>>> out = z.mean()
>>> out.grad_fn
Out[12]: <torch.autograd.function.MeanBackward at 0x229e86cc408>
>>> out.backward()   # 这里因为out为scalar标量，所以参数不需要填写
>>> x.grad
Out[19]:
Variable containing:
 4.5000 4.5000
 4.5000 4.5000
[torch.FloatTensor of size 2x2]
>>> out  # out为标量
Out[20]:
Variable containing:
 27
[torch.FloatTensor of size 1]

>>> x = Variable(torch.Tensor([2,2,2]), requires_grad=True)
>>> y = x*2
>>> y
Out[52]:
Variable containing:
 4
 4
 4
[torch.FloatTensor of size 3]
>>> y.backward() # 因为y输出为非标量，求向量间元素的梯度需要对所求的元素进行标注，用相同长度的序列进行标注
Traceback (most recent call last):
 File "C:\Users\dell\Anaconda3\envs\my-pytorch\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2862, in run_code
  exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
 File "<ipython-input-53-95acac9c3254>", line 1, in <module>
  y.backward()
 File "C:\Users\dell\Anaconda3\envs\my-pytorch\lib\site-packages\torch\autograd\variable.py", line 156, in backward
  torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, retain_variables)
 File "C:\Users\dell\Anaconda3\envs\my-pytorch\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 86, in backward
  grad_variables, create_graph = _make_grads(variables, grad_variables, create_graph)
 File "C:\Users\dell\Anaconda3\envs\my-pytorch\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 34, in _make_grads
  raise RuntimeError("grad can be implicitly created only for scalar outputs")
RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

>>> y.backward(torch.FloatTensor([0.1, 1, 10]))
>>> x.grad        #注意这里的0.1,1.10为梯度求值比例
Out[55]:
Variable containing:
 0.2000
 2.0000
 20.0000
[torch.FloatTensor of size 3]

>>> y.backward(torch.FloatTensor([0.1, 1, 10]))
>>> x.grad        # 梯度累积
Out[57]:
Variable containing:
 0.4000
 4.0000
 40.0000
[torch.FloatTensor of size 3]

>>> x.grad.data.zero_() # 梯度累积进行清零
Out[60]:
 0
 0
 0
[torch.FloatTensor of size 3]
>>> x.grad       # 累积为空
Out[61]:
Variable containing:
 0
 0
 0
[torch.FloatTensor of size 3]
>>> y.backward(torch.FloatTensor([0.1, 1, 10]))
>>> x.grad
Out[63]:
Variable containing:
 0.2000
 2.0000
 20.0000
[torch.FloatTensor of size 3]

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pytorch构建网络模型的4种方法

    pytorch构建网络模型的4种方法

    利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种. 假设构建一个网络模型如下: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层-->全连接层 首先导入几种方法用到的包: import torch import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict 第一种方法 # Method 1 --------------------------------------

  • PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例

    本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法 登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以下界面: 按上图的选项选择后即可得到Linux下conda指令: conda install pytorch torchvision -c soumith 目前PyTorch仅支持MacOS和Linux,暂不支持Windows.安装 PyTorch 会安装两个模块,一个是torch,一个 torch

  • 详解PyTorch批训练及优化器比较

    详解PyTorch批训练及优化器比较

    一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成torch可以识别的Dataset格式,然后将Dataset放入DataLoader中就可以啦. import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # 设定随机数种子 BATCH_SIZE = 5 x = torch.li

  • 浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法

    如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @File : Numpy_Pytorch.py # @Software: PyCharm import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) # numpy 转为 pytorch格式 torch_data = torch.

  • python PyTorch参数初始化和Finetune

    python PyTorch参数初始化和Finetune

    前言 这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结,也是我在写代码中用的算是"最佳实践"吧.最后希望大家没事多逛逛论坛,有很多高质量的回答. 参数初始化 参数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在. 所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法

  • PyTorch的深度学习入门之PyTorch安装和配置

    前言 深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别.分类,物体检测,机器翻译等等.深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法.因此,我们将要介绍的深度学习,指的是构建神经网络结构,并且运用各种深度学习算法训练网络参数,进而解决各种任务.本文从PyTorch环境配置开始.PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便.还有其他主流的深度学习框架,例如Caffe,TensorFlow,CNTK等等,各有千秋.笔者认为,初期学习还是选择一种

  • 对PyTorch torch.stack的实例讲解

    不是concat的意思 import torch a = torch.ones([1,2]) b = torch.ones([1,2]) torch.stack([a,b],1) (0 ,.,.) = 1 1 1 1 [torch.FloatTensor of size 1x2x2] 以上这篇对PyTorch torch.stack的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • python PyTorch预训练示例

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自己写代码的经验以及论坛PyTorch Forums上的一些回答的总结整理. 直接加载预训练模型 如果我们使用的模型和原模型完全一样,那么我们可以直接加载别人训练好的模型: my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs) my_resnet.load_state_dict(

  • 浅谈对pytroch中torch.autograd.backward的思考

    反向传递法则是深度学习中最为重要的一部分,torch中的backward可以对计算图中的梯度进行计算和累积 这里通过一段程序来演示基本的backward操作以及需要注意的地方 >>> import torch >>> from torch.autograd import Variable >>> x = Variable(torch.ones(2,2), requires_grad=True) >>> y = x + 2 >&g

  • 解决torch.autograd.backward中的参数问题

    torch.autograd.backward(variables, grad_variables=None, retain_graph=None, create_graph=False) 给定图的叶子节点variables, 计算图中变量的梯度和. 计算图可以通过链式法则求导.如果variables中的任何一个variable是 非标量(non-scalar)的,且requires_grad=True.那么此函数需要指定grad_variables,它的长度应该和variables的长度匹配,

  • 浅谈XML Schema中的elementFormDefault属性

    elementFormDefault属性与命名空间相关,其值可设置为qualified或unqualified 如果设置为qualified: 在XML文档中使用局部元素时,必须使用限定短名作为前缀 sean.xsd: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <xs:schema xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:sean=&

  • 浅谈iOS开发中static变量的三大作用

    (1)先来介绍它的第一条也是最重要的一条:隐藏 当我们同时编译多个文件时,所有未加static前缀的全局变量和函数都具有全局可见性.为理解这句话,我举例来说明.我们要同时编译两个源文件,一个是a.c,另一个是main.c. 下面是a.c的内容 char a = 'A'; // global variable void msg() { printf("Hello\n"); } 下面是main.c的内容 int main(void) { extern char a; // extern v

  • 浅谈Go语言中的结构体struct & 接口Interface & 反射

    结构体struct struct 用来自定义复杂数据结构,可以包含多个字段(属性),可以嵌套: go中的struct类型理解为类,可以定义方法,和函数定义有些许区别: struct类型是值类型. struct定义 type User struct { Name string Age int32 mess string } var user User var user1 *User = &User{} var user2 *User = new(User) struct使用 下面示例中user1和

  • 浅谈pyhton学习中出现的各种问题(新手必看)

    目前比较杂乱无章,后续还会有一些添加补充 1.标识符 (1)标识符是区分大小写的. (2)标示符以字母或下划线开头,可包括字母,下划线和数字. (3)以下划线开头的标识符是有特殊意义的. 2.参数前加星号(*)的意义 面对实际情况时无法提前得知要传入的参数的个数,因此在参数前加星号从而允许函数接受任意多的参数,情况如下: (1)参数前加一个星号(*),传入的参数存储为元组的形式: (2)参数前加两个星号(*),传入的参数存储为字典的形式,并且调用时采用例如'a=1,b=2,c=3'的形式. 3.

  • 浅谈c语言中一种典型的排列组合算法

    浅谈c语言中一种典型的排列组合算法

    c语言中的全排列算法和组合数算法在实际问题中应用非常之广,但算法有许许多多,而我个人认为方法不必记太多,最好只记熟一种即可,一招鲜亦可吃遍天 全排列: #include<stdio.h> void swap(int *p1,int *p2) { int t=*p1; *p1=*p2; *p2=t; } void permutation(int a[],int index,int size) { if(index==size) { for(int i=0;i<size;i++) print

  • 浅谈spring容器中bean的初始化

    当我们在spring容器中添加一个bean时,如果没有指明它的scope属性,则默认是singleton,也就是单例的. 例如先声明一个bean: public class People { private String name; private String sex; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public String get

  • 浅谈java Collection中的排序问题

    这里讨论list.set.map的排序,包括按照map的value进行排序. 1)list排序 list排序可以直接采用Collections的sort方法,也可以使用Arrays的sort方法,归根结底Collections就是调用Arrays的sort方法. public static <T> void sort(List<T> list, Comparator<? super T> c) { Object[] a = list.toArray(); Arrays.

  • java web学习_浅谈request对象中get和post的差异

    java web学习_浅谈request对象中get和post的差异

    阅读目录(Content) •1.get与post的区别 •1.1 get方法 jsp中的代码form表单代码 •1.2 action包中servlet的doGet方法中的代码 •2.运行结果 •2.1 输入数据 •2.2 打印出数据 •3.post方法 •4.对比 •4.1 在输出页面按下F12查看 •5.分析 1.get与post的区别 Get和Post方法都是对服务器的请求方式,只是他们传输表单的方式不一样. 下面我们就以传输一个表单的数据为例,来分析get与Post的区别 1.1 get

随机推荐