pytorch backward函数

时间: 2023-04-26 21:00:34 浏览: 114

浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

正常来说backward( )函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿。对标量自动求导首先，如果out.backward()中的out是一个标量的话（相当于一个神经网络有一个样本，这个样本有两个属性，神经网络有一个输出）那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。 import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.Tensor([2,3]),requires_grad=True) b = a + 3 c = b * 在PyTorch中，自动求导（Automatic Differentiation）是一个核心功能，它使得深度学习模型的训练变得简单。本文将探讨PyTorch中自动求导函数`backward()`的参数含义，特别是当`out.backward()`调用时需要考虑的情况。 `backward()`函数通常用于计算梯度，它是PyTorch自动求导引擎的关键部分。当你调用`out.backward()`时，`out`通常是你希望计算梯度的张量，即损失函数。根据`out`的类型，`backward()`函数可能需要或不需要额外的参数。 1. **对标量自动求导**：当`out`是一个标量（即只有一个元素的张量）时，例如在一个样本和一个输出的情况下，你不需要为`backward()`提供任何参数。例如，如果我们有如下代码： ```python a = Variable(torch.Tensor([2,3]), requires_grad=True) b = a + 3 c = b * 3 out = c.mean() out.backward() ``` 这里，`out`是`c`的平均值，是一个标量，所以我们可以直接调用`out.backward()`，它会自动计算`a`相对于`out`的梯度。 2. **对向量自动求导**：如果`out`是一个向量（1xN的矩阵），`backward()`就需要一个与`out`维度相同的张量作为参数。这个参数通常称为`grad_output`，表示每个输出元素的导数。例如： ```python a = Variable(torch.Tensor([[2.,4.]]), requires_grad=True) b = torch.zeros(1,2) b[0,0] = a[0,0] ** 2 b[0,1] = a[0,1] ** 3 out = 2 * b out.backward(torch.FloatTensor([[1.,1.]])) ``` 在这个例子中，我们提供了张量`[[1.,1.]]`作为参数，这相当于对每个输出元素求导数都为1，`backward()`会计算出`a`相对于`out`的雅克比矩阵。注意，当`grad_output`的所有元素都相等时，`backward()`会将它们相加，就像在第二个示例中看到的那样。如果`grad_output`的元素不同，`backward()`会执行元素级乘法操作，即雅克比矩阵的行会被对应的`grad_output`元素乘以。在上述示例中，当`grad_output`为`[[1.,1.]]`时，实际的雅克比矩阵被加和了。而当我们改变`grad_output`为`[[1.,2.]]`时，可以看到`backward()`返回的梯度反映了这个变化，因为它是雅克比矩阵的元素与`grad_output`对应元素的乘积。总结来说，`PyTorch`中的`backward()`函数用于计算张量的梯度，对于标量输出，无需提供额外参数。而对于向量输出，你需要提供一个与输出张量维度相同的张量，它表示每个输出元素的导数。`grad_output`参数可以用来控制计算梯度的方式，例如通过调整每个输出元素的权重来实现特定的微分操作。正确理解和使用`backward()`参数对于高效地训练深度学习模型至关重要。

PyTorch中的backward函数是用于计算梯度的函数。它会自动计算当前张量的梯度，并将其累加到张量的grad属性中。backward函数需要在计算图中的叶子节点上调用，以便能够计算所有需要梯度的张量的梯度。在反向传播过程中，PyTorch使用链式法则来计算梯度。backward函数还可以接受一个参数grad_tensors，用于指定计算梯度时使用的权重。

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