PyTorch翻译官网教程6-AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH TORCH.AUTOGRAD

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PyTorch翻译官网教程6-AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH TORCH.AUTOGRAD。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

官网链接

Automatic Differentiation with torch.autograd — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation

使用TORCH.AUTOGRAD 自动微分

当训练神经网络时,最常用的算法是方向传播算法。在该算法中,根据损失函数与给定参数的梯度来调整模型参数(权重)。

为了计算这些梯度,PyTorch有一个内置的微分引擎,名为torch.autograd。它支持任何计算图的梯度自动计算。

考虑最简单的单层神经网络,输入x,参数w和b,以及一些损失函数。它可以在PyTorch中以以下方式定义:

import torch

x = torch.ones(5)  # input tensor
y = torch.zeros(3)  # expected output
w = torch.randn(5, 3, requires_grad=True)
b = torch.randn(3, requires_grad=True)
z = torch.matmul(x, w)+b
loss = torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(z, y)

张量、函数与计算图

这段代码定义了以下计算图:

PyTorch翻译官网教程6-AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH TORCH.AUTOGRAD,深度学习,pytorch,人工智能,python

在这个网络中,w和b是我们需要优化的参数。因此,我们需要能够计算损失函数相对于这些变量的梯度。为了做到这一点,我们设置了这些张量的requires_grad属性。

注意:

您可以在创建张量时设置requires_grad的值,或者稍后使用x.requires_grad_(True)方法设置。

我们使用张量来构造计算图的函数实际上是Function类的对象,该对象知道如何在正向方向上计算函数,以及如何在反向传播步骤中计算其导数。反向传播函数的引用存储在张量的grad_fn 属性中,你可以在文档中找到Function 的更多信息。Automatic differentiation package - torch.autograd — PyTorch 2.0 documentation

print(f"Gradient function for z = {z.grad_fn}")
print(f"Gradient function for loss = {loss.grad_fn}")

输出

Gradient function for z = <AddBackward0 object at 0x114113f70>
Gradient function for loss = <BinaryCrossEntropyWithLogitsBackward0 object at 0x114113f70>

计算梯度

为了优化神经网络中参数的权重,我们需要计算损失函数对于参数的导数,即我们需要 和  在x和y的固定值下。为了计算这些导数,我们调用loss.backward(),然后从w.gradb.grad中检索值:

loss.backward()
print(w.grad)
print(b.grad)

输出

tensor([[0.3313, 0.0626, 0.2530],
        [0.3313, 0.0626, 0.2530],
        [0.3313, 0.0626, 0.2530],
        [0.3313, 0.0626, 0.2530],
        [0.3313, 0.0626, 0.2530]])
tensor([0.3313, 0.0626, 0.2530])

注意

  • 我们只能获得计算图的叶子节点的grad属性,当它的requires_grad属性设置为True时。对于图中的所有其他节点,梯度将不可用。
  • 出于性能原因,我们只能在给定的图上使用一次backward梯度计算。如果需要对同一个图进行多次backward调用,则需要将retain_graph=True 传递给backward调用。

禁用梯度跟踪

默认情况下,所有的requires_grad=True 的张量会自动跟踪它们的计算历史并支持梯度计算。然而,在一些情况下我们不需要这样做,例如,当我们完成了模型的训练,只想将其应用于一些测试数据时,即我们只想通过网络进行前向计算。我们可以通过使用torch.no_grad() 块包围我们的计算代码来停止跟踪计算:

z = torch.matmul(x, w)+b
print(z.requires_grad)

with torch.no_grad():
    z = torch.matmul(x, w)+b
print(z.requires_grad)

输出

True
False

实现相同结果的另一种方法是在张量上使用detach() 方法:

z = torch.matmul(x, w)+b
z_det = z.detach()
print(z_det.requires_grad)

输出

False

你可能想要禁用梯度跟踪的原因如下:

  • 将神经网络中的一些参数标记为冻结参数
  • 当你只做正向传递时,为了加快计算速度,在不跟踪梯度的张量上的计算会更有效率。

更多关于计算图的知识

从概念上讲,autograd在由Function 的大小应该等于原始张量的大小,为了计算其乘积。

inp = torch.eye(4, 5, requires_grad=True)
out = (inp+1).pow(2).t()
out.backward(torch.ones_like(out), retain_graph=True)
print(f"First call\n{inp.grad}")
out.backward(torch.ones_like(out), retain_graph=True)
print(f"\nSecond call\n{inp.grad}")
inp.grad.zero_()
out.backward(torch.ones_like(out), retain_graph=True)
print(f"\nCall after zeroing gradients\n{inp.grad}")
 

输出

First call
tensor([[4., 2., 2., 2., 2.],
        [2., 4., 2., 2., 2.],
        [2., 2., 4., 2., 2.],
        [2., 2., 2., 4., 2.]])

Second call
tensor([[8., 4., 4., 4., 4.],
        [4., 8., 4., 4., 4.],
        [4., 4., 8., 4., 4.],
        [4., 4., 4., 8., 4.]])

Call after zeroing gradients
tensor([[4., 2., 2., 2., 2.],
        [2., 4., 2., 2., 2.],
        [2., 2., 4., 2., 2.],
        [2., 2., 2., 4., 2.]])

注意,当我们使用相同的参数第二次调用backward时,梯度的值是不同的。这是因为在进行backward传播时,PyTorch会累积梯度的,即计算梯度的值被添加到计算图的所有叶节点的grad属性中。如果你想计算合适的梯度,你需要在此之前将grad属性归零。在现实训练中,优化器可以帮助我们做到这一点

注意

以前我们调用没有参数的backward()函数。这基本上相当于调用backward(torch.tensor(1.0)),这是在标量值函数的情况下计算梯度的有用方法,例如神经网络训练期间的损失。

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-574836.html

到了这里,关于PyTorch翻译官网教程6-AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH TORCH.AUTOGRAD的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • PyTorch翻译官网教程8-SAVE AND LOAD THE MODEL

    Save and Load the Model — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation 在本节中,我们将了解如何通过保存、加载和运行模型预测来持久化模型状态。 PyTorch模型将学习到的参数存储在一个名为state_dict的内部状态字典中。这些可以通过 torch.save 方法持久化 输出 要加载模型权重,需要首先创

    2024年02月16日
    浏览(36)
  • PyTorch翻译官网教程-FAST TRANSFORMER INFERENCE WITH BETTER TRANSFORMER

    Fast Transformer Inference with Better Transformer — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation 本教程介绍了作为PyTorch 1.12版本的一部分的Better Transformer (BT)。在本教程中,我们将展示如何使用更好的 Transformer 与 torchtext 进行生产推理。Better Transformer是一个具备生产条件fastpath并且可以加速在CP

    2024年02月13日
    浏览(47)
  • PyTorch翻译官网教程-LANGUAGE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT

    Language Modeling with nn.Transformer and torchtext — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation 这是一个关于训练模型使用nn.Transformer来预测序列中的下一个单词的教程。 PyTorch 1.2版本包含了一个基于论文Attention is All You Need的标准 transformer 模块。与循环神经网络( RNNs )相比, transformer 模型已被

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • PyTorch翻译官网教程-DEPLOYING PYTORCH IN PYTHON VIA A REST API WITH FLASK

    Deploying PyTorch in Python via a REST API with Flask — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation 在本教程中,我们将使用Flask部署PyTorch模型,并开放用于模型推断的REST API。特别是,我们将部署一个预训练的DenseNet 121模型来检测图像。 这是关于在生产环境中部署PyTorch模型的系列教程中的第一篇

    2024年02月16日
    浏览(44)
  • PyTorch翻译官网教程-NLP FROM SCRATCH: GENERATING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN

    NLP From Scratch: Generating Names with a Character-Level RNN — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation 这是我们关于“NLP From Scratch”的三篇教程中的第二篇。在第一个教程中 /intermediate/char_rnn_classification_tutorial 我们使用RNN将名字按其原始语言进行分类。这一次,我们将通过语言中生成名字。

    2024年02月13日
    浏览(45)
  • PyTorch翻译官网教程-NLP FROM SCRATCH: CLASSIFYING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN

    NLP From Scratch: Classifying Names with a Character-Level RNN — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation 我们将建立和训练一个基本的字符级递归神经网络(RNN)来分类单词。本教程以及另外两个“from scratch”的自然语言处理(NLP)教程 NLP From Scratch: Generating Names with a Character-Level RNN 和 NLP From Scratch

    2024年02月12日
    浏览(62)
  • GPT最佳实践-翻译官网

    https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/gpt-best-practices 本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更大的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。 此处演示的一些示例目前仅适用于我们功能最强大的模型 gpt-4 .如果

    2024年02月09日
    浏览(52)
  • 【python】python结合js逆向,让有道翻译成为你的翻译官,实现本地免费实时翻译

    ✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN新星创作者等等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,人工智能,js逆向,App逆

    2024年03月23日
    浏览(43)
  • AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui安装教程

    github项目地址:AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui git已经安装(这个很简单,可以去其他教程看) 安装python 3.10.9,这里稍微说一下,用Anaconda或者python官网的环境都是可以的。只要能找到下面这个python.exe文件的位置就可以。 ①右键空白的地方-》Git Bash Here -》输入: ②成功后会出

    2024年02月03日
    浏览(54)
  • Stable Diffusion Automatic1111 Web UI和dreambooth扩展的安装教程

    Python 3.10.9 https://www.python.org/ftp/python/3.10.9/python-3.10.9-amd64.exe git https://git-scm.com/downloads 下载地址:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 下载用于训练的模型:Realistic Vision V2 Model For Realistic Training (3.85 GB) DreamBooth extension:https://github.com/d8ahazard/sd_dreambooth_extension 进入Autom

    2024年02月02日
    浏览(55)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包