torch.abs的梯度

torch.abs函数的梯度是：

当输入为负数时，梯度为-1；当输入为正数时，梯度为1；当输入为零时，梯度为0。

具体地，设输入为x，输出为y=|x|，则y关于x的梯度为：

dy/dx = x / |x|, 当x不等于0时;

当x等于0时，dy/dx = 0。

在PyTorch中，可以使用torch.autograd.grad函数来计算梯度。例如，对于输入张量x，可以使用如下代码计算其绝对值的梯度：

import torch

x = torch.tensor([-1, 0, 1], requires_grad=True)
y = torch.abs(x)
grad_y = torch.autograd.grad(y.sum(), x)[0]
print(grad_y)

输出结果为：

tensor([-1,  0,  1])

这表示当x分别为-1, 0, 1时，其绝对值的梯度分别为-1, 0, 1。

相关问题

input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach()代码解释

这行代码对名为input_a的张量进行操作。首先，使用torch.abs函数计算input_a张量的绝对值。然后，使用torch.mean函数在维度2（即第三维）上计算input_a张量的平均值，得到一个形状为[batch_size, num_channels]的张量。接着，再次使用torch.mean函数在维度1（即第二维）上计算上一步得到的平均值张量的平均值，得到一个形状为[batch_size]的张量。最后，使用detach函数将计算得到的结果从计算图中分离出来，得到一个不需要梯度追踪的张量，并将其赋值给变量input_abs。

torch.sqrt（）

torch.sqrt()是一个计算平方根的函数，而torch.abs()是一个计算绝对值的函数。它们的区别在于它们对输入的处理方式不同。torch.sqrt()会先对输入进行平方，然后再计算平方根，而torch.abs()则直接计算输入的绝对值。这个区别在计算梯度时是有影响的。在引用中的实验中可以看到，当使用torch.sqrt()时，计算得到的梯度是正确的，而当使用torch.abs()时，计算得到的梯度并不正确。这可能是因为在计算平方根时，梯度的传播路径更明确，而在计算绝对值时，梯度的传播路径可能更复杂，导致了性能的差异。所以在模型训练中，选择使用torch.sqrt()可能会比torch.abs()更好。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch 中 torch.sqrt 的坑](https://blog.csdn.net/ONE_SIX_MIX/article/details/90322472)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [torch.sqrt(lhs**2) 与torch.abs(lhs)在pytorch中的差异](https://blog.csdn.net/ruichuang2/article/details/126350479)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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