如何用torch.grad雅克比矩阵

时间: 2024-06-06 17:11:23 浏览: 99
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python torch.utils.data.DataLoader使用方法

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我可以回答这个问题。使用torch.grad可以计算出某个标量相对于某个tensor的雅克比矩阵，具体用法如下： torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False) 其中，outputs是输出值，inputs是输入值，grad_outputs是目标梯度，retain_graph表示是否保留计算图，create_graph表示是否创建计算图，only_inputs表示是否只对输入求导，allow_unused表示是否允许输出值未被使用。返回的结果是一个元组，每个元素都是一个张量，对应于输入张量的梯度。
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如何用torch.grad来实现雅克比矩阵，给个具体例子

可以使用torch.autograd.grad来实现雅克比矩阵，例如： import torch x = torch.tensor([2.0, 3.0], requires_grad=True) y = x**2 z = y*x # 计算z对x的雅克比矩阵 jacobian = torch.zeros((2, 2)) grads = ...

# Create tensors. x = torch.tensor(1., requires_grad=True) w = torch.tensor(2., requires_grad=True) b = torch.tensor(3., requires_grad=True) # Build a computational graph. y = w * x + b # y = 2 * x + 3 # Compute gradients. y.backward() # Print out the gradients. print(x.grad) # x.grad = 2 print(w.grad) # w.grad = 1 print(b.grad) # b.grad = 1

这段代码使用 PyTorch 创建了三个张量 x、w 和 b，并将它们的 requires_grad 属性设置为 True，以便计算梯度。然后，使用这些张量构建了一个计算图，其中 y 是 x 和 w 的乘积加上 b。接下来，使用 y.backward() ...

torch.grad

torch.grad是PyTorch中的一个函数，用于计算某个标量函数某个或某输入张量的梯度。它的函数名如下： python torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, ...

with torch.no_grad(): w-=lr*w.grad b-=lr*b.grad #梯度清零 w.grad.zero_() b.grad.zero_()

2. w -= lr * w.grad和b -= lr * b.grad：这两行代码使用梯度下降法更新参数w和b。lr表示学习率，w.grad和b.grad分别表示参数w和b的梯度。通过将当前参数值减去学习率乘以对应的梯度，可以沿着...

x=torch.ones(1) w=torch.full([1],2) mse=F.mse_loss(torch.ones(1),x*w) tensoe(1.) torch.autograd.grad(mse,[w]) w.requires_grad_()

- torch.autograd.grad(mse,[w]) 计算了 mse 对 w 的梯度，即 $\frac{\partial \text{MSE}}{\partial w}$。 - w.requires_grad_() 将张量 w 的 requires_grad 属性设置为 True，以便在后续的计算中...

x=torch.ones(1) w=torch.full([1],2) mse=F.mse_loss(torch.ones(1),x*w) tensor(1.) torch.autograd.grad(mse,[w]) w.requires_grad_()

- 然后，使用 PyTorch 中的 torch.autograd.grad 函数计算了 mse 对 w 的梯度，并返回一个形状与 w 相同的张量。 - 最后，使用 w.requires_grad_() 将张量 w 的 requires_grad 属性设置为 True，...

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1

dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=torch.autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=torch.autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw...

torch.autograd.grad

torch.autograd.grad 是 PyTorch 中的一个函数，它可以计算一个张量的梯度。这个函数需要两个输入参数，第一个是需要求梯度的张量，第二个是求导的变量的张量。返回值是一个包含梯度的张量的元组。

def find_preferences_2d(self, *losses): assert len(losses) >= 2 grads = [] for loss in losses: self.optimizer_actor.zero_grad() self.optimizer_critic.zero_grad() grad = torch.autograd.grad(loss, self.model.actor.parameters(), retain_graph=True, create_graph=self.adaptive)[0] torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.actor.parameters(), self.max_grad_norm) grad = torch.flatten(grad) grad = torch.squeeze(grad) grads.append(grad) total_grad = grads[1] - grads[0] print("total_grad:",total_grad) nom = torch.dot(total_grad, grads[0]) #相同类型矩阵做点积 den = torch.norm(total_grad) ** 2 eps = nom/(den + self.adam_eps) eps = torch.clamp(eps, 0, 1) pareto_loss = eps*grads[0] + (1-eps)*grads[1] pareto_loss = torch.norm(pareto_loss) ** 2 return [1-eps, eps], pareto_loss

在每个迭代中，代码先将模型的actor和critic优化器的梯度清零，然后使用torch.autograd.grad函数计算损失函数对actor参数的梯度。其中，retain_graph参数设置为True表示保留计算图以供后续使用，create_graph参数...

torch.autograd.grad参数

解释一下torch.autograd.grad函数的参数含义。 感谢您的提问。torch.autograd.grad函数是PyTorch中的一个函数，用于计算梯度。该函数的前两个参数为要计算梯度的张量和与其相关的参数。第三个参数是一个可选的参数...

"GradScaler" is not exported from module "torch.cuda.amp" Import from "torch.cuda.amp.grad_scaler"

相反，你应该从 torch.cuda.amp.grad_scaler 中导入它。 你可以尝试修改你的导入语句，如下所示： from torch.cuda.amp.grad_scaler import GradScaler 这样应该可以解决你遇到的问题。

torch.no.grad()

使用torch.no_grad()可以临时地关闭梯度计算，从而提高代码的执行效率。 在torch.no_grad()的上下文中，所有的操作都不会被记录在计算图中，也不会对梯度进行更新。这意味着在这个上下文中，无法进行反向传播和参数...

torch.autograd.grad和backward

torch.autograd.grad和backward是Pytorch框架中两个常用的自动求导函数。 torch.autograd.grad函数用于计算由某个标量张量对某些输入张量自动求导后的结果，可以自动完成反向传播过程并返回结果。该函数的输入参数...

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torch.tensor.grad转换为tensorflow代码

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autograd.grad()报错RuntimeError: invalid gradient at index 0 - expected type torch.cuda.FloatTensor but got torch.FloatTensor

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