梯度都存在tensor的grad_fn中loss.backward()

梯度是指在函数空间中的斜率或变化率，用于表示函数在特定点的变化趋势。在深度学习中，我们通常使用梯度来计算损失函数对于模型参数的变化情况，以便进行参数更新和优化。

在PyTorch中，我们可以使用一个张量的`backward()`方法来计算梯度。当我们调用`loss.backward()`时，它会自动计算相对于具有`requires_grad=True`的张量的所有参数的梯度，并将这些梯度存储在各个张量的`grad`属性中。这是通过一个称为`grad_fn`的属性来完成的。

`grad_fn`属性是一个用于构建计算图的函数，它记录了生成张量的操作和参数。通过grad_fn，PyTorch能够追踪计算图中的所有操作，并能够反向传播梯度。

举个例子，假设我们有一个张量`x`，通过一系列操作得到了损失函数`loss`。在调用`loss.backward()`后，`loss`张量的`grad_fn`属性将会是一个计算图中的根节点，用于追溯整个计算过程。这样，在反向传播时，PyTorch就能够根据计算图自动计算所有梯度，并将它们存储在各个张量的`grad`属性中。

总之，`loss.backward()`方法用于计算损失函数相对于模型参数的梯度，并通过`grad_fn`属性构建计算图，使PyTorch能够自动进行反向传播。这样，我们就能够方便地更新模型参数，提高模型的性能。

相关问题

from data_process import get_data import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from LeNet5 import LeNet5 X, y = get_data() # 获取数据【0.025，0.035】100*0.2 = 20 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 print(X_train.shape) #(1075, 227, 227, 1) 0 1 2 3 --- (1075, 1, 227, 227) 0 3 1 2 X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转成模型要求的形式 print(X_train_tensor.shape) X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.int64) train_ds = torch.utils.data.TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) # 将数据转为tensordata类型 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True) # 对数据进行分批及打乱操作 network = LeNet5() # 实例化得到一个leNet-5网络模型 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数（交差熵） optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.01) # 优化器 # 模型训练 for epoch in range(1): for image, label in train_dl: y_pre = network(image) # 模型计算(前向传播) loss = loss_fn(y_pre, label) # 计算损失值 network.zero_grad() # 将网络中的所有梯度清零 loss.backward() # 计算梯度项（反向求导） optimizer.step() # 参数优化（模型训练） print('第{}轮训练，当前批次的训练损失值为：{}'.format(epoch, loss.item())) predicted = network(X_test_tensor) # 模型预测 result = predicted.data.numpy().argmax(axis=1) # 预测标签 acc_test = (result == y_test).mean() # 模型测试精度 print(acc_test) torch.save(network.state_dict(), 'leNet5-1.pt') # 保存模型参数

这段代码是一个使用PyTorch框架实现的LeNet-5卷积神经网络模型的训练和测试过程。代码主要分为以下几个部分：

1. 数据准备部分：使用`get_data`函数获取数据，然后使用`train_test_split`将数据集划分为训练集和测试集，并将数据转换成模型要求的格式；
2. 模型定义部分：实例化一个LeNet-5网络模型；
3. 损失函数和优化器的定义：定义交叉熵损失函数和SGD优化器；
4. 模型训练部分：使用DataLoader对训练集进行批处理和打乱操作，并进行多轮迭代训练，每一轮迭代都计算一次损失值和梯度，并使用优化器更新参数；
5. 模型测试部分：使用测试集进行模型测试，并计算测试精度；
6. 模型参数保存部分：使用`torch.save`函数保存训练好的模型参数。

如果您有任何问题或需要进一步解释，请随时提出。

#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() # self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): # x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] # 将数据集分成10份 skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) # 遍历每一份数据，并训练模型 for train_index, test_index in skf.split(df1, df2): train_x, test_x = df1.iloc[train_index], df1.iloc[test_index] train_y, test_y = df2.iloc[train_index], df2.iloc[test_index] train_x = torch.tensor(train_x.values, dtype=torch.float32) train_y = torch.tensor(train_y.values, dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model = Wine_net() loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1) print(train_x) for epoch in range(1,10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失 print('Epoch:',epoch, 'Train Loss:', loss.item())

这段代码实现了一个简单的分类模型，使用 Wine 数据集进行训练。首先将数据集分成 10 份，然后遍历每一份数据，并使用该份数据进行训练。每一份数据都被分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

在模型定义中，定义了一个名为 `Wine_net` 的神经网络模型，包含三个全连接层，输入特征的维度为 11，输出特征的维度为 22、44 和 1，其中前两个全连接层使用了激活函数 `ReLU`，输出层使用了 `softmax` 函数。

在训练过程中，使用了 MSE 损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器，训练 10 个 epoch，每个 epoch 的训练损失都被打印出来。

需要注意的是，模型训练过程中，代码中使用了 `softmax` 函数，但是该函数应该在损失函数中使用。在这里，可以将输出层修改为不使用 `softmax` 函数，然后在损失函数中使用 `nn.CrossEntropyLoss()` 函数，这是一个包含了 `softmax` 函数的交叉熵损失函数。