backward里gradient和grad_tensors有什么区别

在PyTorch中，backward()函数用于计算梯度，而grad_tensors参数则用于指定对哪些张量进行求导，它们之间的区别如下：

1. backward()函数计算的是整个计算图的梯度，而grad_tensors参数则用于指定对某些张量的梯度进行计算。

2. backward()函数默认会对创建张量时的requires_grad属性为True的所有张量进行求导，而grad_tensors参数则可以自定义需要对哪些张量进行求导。

3. backward()函数返回的是调用backward()函数的张量的梯度，而grad_tensors参数则返回指定张量的梯度。

因此，backward()函数和grad_tensors参数是用于不同的求导场景的函数，可以根据需要进行选择。

相关问题

--------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) Cell In[58], line 11 9 y3 = y1 + y2 10 # 计算y3对x的梯度 ---> 11 y3.backward() 12 print(x.grad) File E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\_tensor.py:487, in Tensor.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs) 477 if has_torch_function_unary(self): 478 return handle_torch_function( 479 Tensor.backward, 480 (self,), (...) 485 inputs=inputs, 486 ) --> 487 torch.autograd.backward( 488 self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs 489 ) File E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py:200, in backward(tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, grad_variables, inputs) 195 retain_graph = create_graph 197 # The reason we repeat same the comment below is that 198 # some Python versions print out the first line of a multi-line function 199 # calls in the traceback and some print out the last line --> 200 Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass 201 tensors, grad_tensors_, retain_graph, create_graph, inputs, 202 allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

这个错误是因为在进行反向传播（backward）时，计算图中的某些张量没有被设置为需要梯度计算。在PyTorch中，默认情况下，张量是不需要梯度的，除非通过设置`requires_grad=True`来显式指定。

根据你提供的代码，可以看到报错发生在`y1`和`y2`的计算中，因此我们需要确保`x`、`w1`、`w2`都设置了`requires_grad=True`，以便能够计算它们的梯度。可以在定义这些张量时添加`requires_grad=True`参数。

以下是修正后的代码：

import torch

# 定义x，w1，w2，并设置requires_grad=True
x = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], requires_grad=True)
w1 = torch.tensor([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]], requires_grad=True)
w2 = torch.tensor([[0.5], [0.6]], requires_grad=True)

# 计算y1和y2
y1 = torch.matmul(x, w1)
y2 = torch.matmul(y1, w2)

# 计算y3并进行反向传播
y3 = y1 + y2
y3.backward()

# 打印x的梯度
print(x.grad)

通过将`requires_grad=True`添加到`x`、`w1`和`w2`的定义中，可以确保这些张量需要计算梯度。然后，可以进行正向传播和反向传播，并打印出`x`的梯度。

def backward(ctx, grad_x, grad_geometry): (mask,) = ctx.saved_tensors # Since the operation is summing, we simply need to send gradient # to all elements that were part of the summation process.为什么反向传播需要mask

在 `VoxelsSumming` 中，`mask` 是在前向传播中根据输入几何信息计算出来的一个掩码张量，用于标记哪些像素需要参与求和，哪些像素不需要参与。在前向传播中，`mask` 被用于将输入张量 `x` 中的不需要参与求和的像素设置为0。

在反向传播中，由于前向传播是一个求和操作，因此需要将输出张量对输入张量 `x` 的梯度传递到所有参与了求和的像素上，而不需要传递到不参与求和的像素上。为了实现这个过程，需要使用 `mask` 对梯度进行过滤，只保留参与求和的像素的梯度。具体来说，就是将梯度张量 `grad_x` 与掩码张量 `mask` 相乘，得到只包含参与求和的像素梯度的张量。这样，就能够实现梯度仅传递到参与求和的像素上的效果。

因此，在 `backward` 方法中，需要使用 `mask` 对梯度进行过滤，以确保梯度仅传递到参与求和的像素上。