pytorch自动求梯度autograd的实现

2025-04-17 17:50

本文主要是介绍pytorch自动求梯度autograd的实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《pytorch自动求梯度autograd的实现》autograd是一个自动微分引擎,它可以自动计算张量的梯度,本文主要介绍了pytorch自动求梯度autograd的实现,具有一定的参考价值,感兴趣...

autograd是pytorch构建神经网络的核心。

在 PyTorch 中,结合以下代码例子,当你对一个张量 x 设置 requires_grad=True 时,你China编程实际上是告诉 PyTorch 需要跟踪所有对这个张量的操作以便未来可以计算梯度。当你调用 out.backward() 时,PyTorch 会自动计算关于 out 的梯度,并逆向传播回 x。

在以下代码中:

x = torch.ojavascriptnes(2,2)
print(x)
x.requires_grad=True
print(x)
y = x + 2
z = y*y*3
out = z.mean()
print(out)
out.backward()
print(x.grad)
print(y.grad)  # 这一行会报错,因为 y 不需要梯度,y为非叶子张量

y 是由 x 通过一个简单的加法操作得到的。由于 y 本身并没有设置 requires_grad=True,PyTorch 没有跟踪 y 的操作历史,因此无法计算 y 关于 out 的梯度。
如果你想要计算 y 的梯度,你需要在创建 y 之前也设置 requires_grad=True。但是,通常情况下,我们不需要对中间变量求梯度,我们只需要对最终输出的梯度感兴趣,然后通过反向传播计算出所有需要的梯度。

如果你确实需要对 y 求梯度,可以这样做:

x = torch.ones(2,2, requires_grad=True)
y = x + 2
z = y*y*3
out = z.mean()
out.backward()
prphpint(x.grad)  # 计算 x 的梯度
print(y.grad)  # 现在可以计算 y 的梯度了

在这个修改后的代码中,x 和 y 都设置了 requires_grad=True,因此 PyTorch 会跟踪它们所有的操作,你可以计算 y 关于 out 的梯度。但是请注意,通常情况下,我们只需要计算最终输出(在这个例子中是 out)关于输入变量(在这个例子中是 x)的梯度。

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