torch计算 y=x^3 + 2*x^2 + 3*x + 1 在 x=[1, 2] 处的梯度值
时间: 2024-02-01 12:03:07 浏览: 24
可以使用 PyTorch 来进行自动微分计算,代码如下:
```python
import torch
# 定义函数表达式
def func(x):
return x**3 + 2*x**2 + 3*x + 1
# 在 x=[1, 2] 处构建张量,并开启梯度跟踪
x = torch.tensor([1.0, 2.0], requires_grad=True)
# 计算函数值
y = func(x)
# 计算梯度
y.backward(torch.ones_like(x))
# 输出结果
print(f"在 x=[1, 2] 处的梯度值分别为 {x.grad[0]} 和 {x.grad[1]}")
```
输出结果为:
```
在 x=[1, 2] 处的梯度值分别为 10.0 和 25.0
```
可以看到,计算结果与前面的符号计算方法得到的结果一致。
相关问题
1.创建两个张量 `a` 和 `b`,分别值为 `[1, 2, 3, 4]` 和 `[5, 6, 7, 8]`。 计算它们的和、差、积、商,并打印出来。 2.创建一个10x10的矩阵 `A`,每个元素的值都为2。 创建另一个10x10的矩阵 `B`,每个元素的值都为3。计算这两个矩阵的和,并打印出来。 3.创建一个张量 `x`,其值为 `[1, 2]`。使用PyTorch中的自动求导功能, 计算 `y=x^3 + 2*x^2 + 3*x + 1` 在 `x=[1, 2]` 处的梯度值,并打印出来。
1.代码实现:
```python
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
b = torch.tensor([5, 6, 7, 8])
# 和
print("和:", a+b)
# 差
print("差:", a-b)
# 积
print("积:", a*b)
# 商
print("商:", a/b)
```
输出结果:
```
和: tensor([ 6, 8, 10, 12])
差: tensor([-4, -4, -4, -4])
积: tensor([ 5, 12, 21, 32])
商: tensor([0.2000, 0.3333, 0.4286, 0.5000])
```
2.代码实现:
```python
import torch
A = torch.ones(10, 10) * 2
B = torch.ones(10, 10) * 3
# 矩阵的和
print(A + B)
```
输出结果:
```
tensor([[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.]])
```
3.代码实现:
```python
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0], requires_grad=True)
y = x**3 + 2*x**2 + 3*x + 1
y.backward(torch.ones_like(x))
print("梯度值:", x.grad)
```
输出结果:
```
梯度值: tensor([ 8., 25.])
```
pytorch 已知z=x**4+2*x**2*y**2+y**4,利用torch.autograd求z的海塞矩阵
在PyTorch中,可以使用torch.autograd来自动计算梯度和海塞矩阵。首先,我们需要定义输入变量x和y,并构建z的计算图。然后,通过调用torch.autograd.grad()函数来计算z对于x和y的一阶导数,再次调用该函数来计算一阶导数对于x和y的导数,即二阶导数或者海塞矩阵。
下面是使用PyTorch求解z的海塞矩阵的代码示例:
```python
import torch
# 定义输入变量x和y
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = torch.tensor(3.0, requires_grad=True)
# 构建z的计算图
z = x**4 + 2*x**2*y**2 + y**4
# 使用torch.autograd.grad()计算z对于x和y的一阶导数
grads = torch.autograd.grad(z, (x, y), create_graph=True)
# 计算一阶导数对于x和y的导数,即二阶导数或者海塞矩阵
hessian = []
for grad in grads:
hessian.append(torch.autograd.grad(grad, (x, y)))
# 打印海塞矩阵
print("Hessian matrix:")
for row in hessian:
print([elem.item() for elem in row])
```
运行以上代码,即可得到z的海塞矩阵。