Pytorch学习——梯度下降和反向传播 03 未完
文章目录
- 1 梯度是什么
- 2 判断模型好坏的方法
- 3 前向传播
- 4 反向传播
- 5 Pytorch中反向传播和梯度计算的方法
- 5.1 前向计算
- 5.2 梯度计算
- 5.3 torch.data
- 5.4 tensor.numpy
1 梯度是什么
通俗的来说就是学习（参数更新）的方向。
简单理解，（对于低维函数来讲）就是导数（或者是变化最快的方向）
2 判断模型好坏的方法
-
回归损失
l o s s = ( Y p r e d i c t − Y t r u e ) 2 loss = (Y_{predict} - Y_{true})^2 loss=(Ypredict−Ytrue)2 -
分类损失
l o s s = Y t r u e ⋅ l o g ( Y p r e d i c t ) loss = Y_{true} · log(Y_{predict}) loss=Ytrue⋅log(Ypredict)
3 前向传播
J ( a , b , c ) = 3 ( a + b c ) J(a, b, c) = 3(a + bc) J(a,b,c)=3(a+bc)， 令 u = a + v u = a+v u=a+v， v = b c v = bc v=bc，把它绘制成计算图可以表示为：
绘制成计算图之后，可以清楚的看到前向计算的过程。
4 反向传播
对每个节点求偏导可以有：
反向传播就是一个从右到左的过程，自变量
a
,
b
,
c
a,b,c
a,b,c各自的骗到就是连线上梯度的乘积
5 Pytorch中反向传播和梯度计算的方法
5.1 前向计算
对于Pytorch中的一个tensor，如果设置它的属性， .require_grad=True ，那么会追踪对于该张量的所有操作。
默认值为None
import torch
x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
print(x)
y = x+2
print(y)
z = y*y*3
print(z)
输出：
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], requires_grad=True)
tensor([[3., 3.],
[3., 3.]], grad_fn=<AddBackward0>)
tensor([[27., 27.],
[27., 27.]], grad_fn=<MulBackward0>)
总结：
（1）之后的每次计算都会修改其grad_fn属性，用来记录做过的操作；
（2）通过这个函数和grad_fn 可以生成计算图。
- 注意
为了防止跟踪历史记录，可以将代码包装在with torch.no_grad 中。表示不需要追中这一块的计算。
import torch
x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
print(x)
y = x+2
print(y)
z = y*y*3
print(z)
with torch.no_grad():
u = x+y+z
print(u)
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], requires_grad=True)
tensor([[3., 3.],
[3., 3.]], grad_fn=<AddBackward0>)
tensor([[27., 27.],
[27., 27.]], grad_fn=<MulBackward0>)
tensor([[31., 31.],
[31., 31.]])
5.2 梯度计算
可以使用backward() 方法来进行反向传播，计算梯度 out.backward() ，此时能方便求出导数。
调用x.grad() 可以获取导数值。
注意：
在输入是一个标量的情况下，可以调用输出tensor的backward()方法，但是在输出是一个向量的时候，调用backward时要传入其他参数。
5.3 torch.data
当tensor的require_grad 为false的时候，a.data 等同于 a
当tensor的require_grad 为True的时候，a.data 表示仅仅获取其中的数据
5.4 tensor.numpy
require_grad=True 不能够直接转换，需要用torch.detach().numpy()
detach相当于是深拷贝
相当于把原来的tensor数据“抽离”出来，并部影响原来的tensor，然后进行深拷贝，转化为numpy数据。