精华内容
下载资源
问答
  • torch.autograd.Variable
    更多相关内容
  • 反向传递法则是深度学习中最为重要的一部分,torch中的backward...>>> from torch.autograd import Variable >>> x = Variable(torch.ones(2,2), requires_grad=True) >>> y = x + 2 >>> y.grad_fn Out[6]: <torch> >
  • torch.autograd.variable

    千次阅读 2021-08-03 15:26:13
    在PyTorch0.4.0之后Variable 已经被PyTroch弃用 Variable不再是张量使用autograd的必要条件 只需要将张量的requires_grad设为True该tensor就会自动支持...Variable.data的效果和tensor.data一样 诸如Variable

    PyTorch0.4.0之后Variable 已经被PyTroch弃用

    Variable不再是张量使用autograd的必要条件

    只需要将张量的requires_grad设为True该张量就会自动支持autograd运算

    在新版的PyTorch中Variable(tensor)和Varialbe(tensor, requires_grad)还能继续使用,但是返回的是tensor变量,而不是Variable变量

    使用Variable.data的效果和使用tensor.data一样

    诸如Variable.backward(),Variable.detach(),Varialbe.register_hook()等方法直接移植到了tensor上,在tensor上可以直接使用同名的函数

    此外,现在可以直接使用torch.randn(),torch.zeros(),torch.ones()等工厂方法直接用requires_gard=True属性生成tensor,例如

    autograd_tensor = torch.randn((2, 3, 4), requires_grad=True)

    参考:
    https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html

    展开全文
  • torch.autograd.backward(variables, grad_variables=None, retain_graph=None, create_graph=False) 给定图的叶子节点variables, 计算图中变量的梯度和。 计算图可以通过链式法则求导。如果variables中的任何一个...
  • Variable类和计算图,使用的参数 简单的建立一个计算图,便于理解几个相关知识点: requires_grad 是否要求导数,默认False,叶节点指定True后,依赖节点都被置为True .backward() 根Variable的方法会反向求解叶V

    参考 的博客

    1、https://blog.csdn.net/CSDN_of_ding/article/details/110691635
    2、https://blog.csdn.net/e01528/article/details/84069243

    Variable类和计算图,使用的参数

    简单的建立一个计算图,便于理解几个相关知识点:
    requires_grad 是否要求导数,默认False,叶节点指定True后,依赖节点都被置为True
    .backward() 根Variable的方法会反向求解叶Variable的梯度,.backward()方法grad_variable参数 形状与根Variable一致,非标量Variable反向传播方向指定
    叶节点 由用户创建的计算图Variable对象,反向传播后会保留梯度grad数值,非叶子节点Variable会清空为None
    grad_fn 指向创建Tensor的Function,如果某一个对象由用户创建叶子节点,则指向None
    .is_leaf 是否是叶节点
    .grad_fn.next_functions 本节点接收的上级节点的grad_fn,# grad_fn.next_functions代表了本节点的输入节点信息,grad_fn表示了本节点的输出信息
    .volatile 是否处于推理模式 作用于依赖路径全部的Variable。已经被torch.no_grad(), torch.set_grad_enabled(grad_mode)替代,在0.4版本中

    torch.autograd.backward(variables, grad_variables, retain_variables=False)

    参数说明:
    variables (variable 列表) – 被求微分的叶子节点 。
    grad_variables (Tensor 列表) – 对应variable的梯度。仅当variable不是标量且需要求梯度的时候使用。见下例中的m.backward(torch.ones(x.size())),但若标量使用时,可以省略参数
    retain_variables (bool) – True,计算梯度时所需要的buffer在计算完梯度后不会被释放。如果想对一个子图多次求微分的话,需要设置为True。

    个人程序实例1及结果

    import torch
    from torch.autograd import Variable
    x = torch.Tensor([[3,4,5],[3,4,5]])
    x = Variable(x, requires_grad = True)
    y = x*x  # x^2
    y.backward(torch.ones(x.size()))
    print(y.data)
    print(x.grad,y.grad,)
    

    上面简单的例子的意义如下图,x是叶子节点,求导的值v=2x,所以对3而言,grad值是6
    在这里插入图片描述

    由于y不是叶子节点,因此grad是None
    在这里插入图片描述

    个人程序实例2及结果

    保留了上一次的结果,才能再一次backward()否则图也解散第二次backward()会报错:Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time

    import torch
    from torch.autograd import Variable
    x = torch.Tensor([[3,4,5],[3,4,5]])
    y = Variable(x, requires_grad = True)
    x1 = torch.Tensor([[1,2,3],[1,2,3]])
    x = Variable(x1, requires_grad = True)
    m = x*y
    # 这里retain_graph=True必须有,否则因为backward将图结构解散,下面再次的backward会报错
    m.backward(torch.ones(x.size()),retain_graph=True)
    print(x.grad)
    z = m*2
    # z.backward(torch.ones(x.size()),retain_graph=True)
    z.backward(torch.ones(x.size()))
    print(x.grad)
    print(m.grad)
    print(y.grad)
    

    在这里插入图片描述

    可以求得x,y的梯度值,但不能求到m的梯度值
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • torch.autograd.variable()实例用法

    千次阅读 2021-03-30 10:49:01
    import numpy as np import torch import torch.nn datas = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ...input = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(datas).float(), requires_grad=True) target = torch.autog.
    import numpy as np
    import torch
    import torch.nn
    
    datas = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    labels = np.array([[2, 3], [4, 5]])
    loss_fn = torch.nn.MSELoss()
    
    input = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(datas).float(), requires_grad=True)
    target = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(labels).float(), requires_grad=True)
    print(input)
    print(target)
    
    loss = loss_fn(input, target)
    print(loss)

     

    展开全文
  • Pytorch中torch.autograd.Variable的用法

    千次阅读 2020-12-05 16:30:23
    Variabletorch.autograd中很重要的类。它用来包装Tensor,将Tensor转换为Variable之后,可以装载梯度信息。pytorch的一个重要特点就是动态计算图,计算图中每一个节点代表一个变量,变量间建立运算关系并且可以...
  • PyTorch中Variable变量与torch.autograd.Variable

    万次阅读 多人点赞 2020-04-13 22:20:22
    一、了解Variable 顾名思义,Variable就是 变量 的意思。实质上也就是可以变化的量,区别于int变量,它是一种可以变化的变量,这正好就符合了反向传播,参数更新的属性。 具体来说,在pytorch中的Variable就是一个...
  • 目录 神经网络 自动梯度 6.2.1 torch.autogradVariable 模型搭建和参数优化 6.3.1 PyTorch之torch.nn 6.3.2 PyTorch之torch.optim 神经网络 一个典型的神经网络的训练过程大致分为以下几个步骤: 1.首先定义神经...
  • Variable:类似于一个tensor的升级版,里面包含了...a=Variable(torch.tensor([1]),volatile=True) b=Variable(torch.tensor([1]),requires_grad=False) voliate:当atensor的requires_grad=True后,与a相连的...
  • torch.autograd能够为类和函数提供自动求导。要使用它,只需要声明需要计算梯度的张量,加上requires_grad=True即可 Variable-在pytorch 1.0版本中已经不赞成使用了,它对自动求导已经不是必须的了,只需要自动加上...
  • torch.autograd

    2021-12-20 09:21:41
    详解torch.autograd
  • 直接把cuda(async=true)中的async=true去掉即可。
  • torch.autograd.Variable.data.norm()

    千次阅读 2019-01-22 11:45:11
    torch.autograd.Variable.data.norm() 就是Variable中的data这个tensor的p范数
  • variable.grad = None dy_dx = (tensor([6.]),) 4.4 代码示例2: # 多元Variable变量与自动求导 print("创建变量") x1 = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([1.0]), requires_grad = True) x2 = torch.autograd...
  • 也就是所谓的 "Extending torch.autograd"。 Function与Module的差异与应用场景 Function与Module都可以对pytorch进行自定义拓展,使其满足网络的需求,但这两者还是有十分重要的不同: Function一般只定义一个...
  • 参考链接:pytorch的自定义拓展之(一)——torch.nn.Module和torch.autograd.Function_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客_pytorch自定义backward前言:pytorch的灵活性体现在它可以任意拓展我们所需要的内容,前面讲过的...
  • 本篇笔记以介绍 pytorch 中的 autograd 模块功能为主,主要涉及 torch/autograd 下代码,不涉及底层的 C++ 实现。本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。 torch.autograd.function (函数的反向传播) torch....
  • Automatic differentiation package - torch.autograd torch.autograd提供了类和函数用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导,只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variabl...
  • torch.autograd方法类Variable

    万次阅读 2017-08-23 14:24:44
    torch.autograd提供实现任意标量值功能的自动区分的类和功能。 它需要对现有代码进行最小的更改,只需将所有张量包装在Variable对象中。 Variable API与常规Tensor API几乎相同(除了几个需要对梯度计算的输入进行...
  • 1. 进行一次torch.autograd.grad或者loss.backward()后前向传播都会清空,因此想反复传播必须要加上retain_graph=...from torch.autograd import Variable import torch import torch.nn as nn class g(nn.Module):
  • 文章目录前言一、概述二、例程三、官方的...torch.autograd.Function 只需要实现两个 静态方法: forward可以有任意多个输入、任意多个输出,但是输入和输出必须是Variable。 backward的输入和输出的个数就是forwa.
  • 文章目录1. Function理解2. Function与Module差异与应用场景3....回顾下VariableVariable就像是计算图中的节点,保存计算结果(包括前向传播的激活值,反向传播的梯度),而Function就像计算图中的边,实现Variable
  •  深度学习中反向传播尤为重要,pytorch中的torch.autograd.backward()函数实现了反向传播的功能。具体相关的参数如下所示: torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_...
  • Pytorch torch.autogradtorch.optim的区别//一个求模型里面的梯度,一个通过再梯度来更新模型参数权重 #更新权重值,更新过程使用下面的公式: weight = weight + learning_rate * gradient 1.Pytorch ...
  • torch.autograd在写求导代码时,参与计算的非torch.Tensor类型的数值返回梯度只能为None,并且不可训练参数的梯度可以不为None,但是反向传播后查询其梯度时只有None与之对应,也就是说网络中的一些参数原先可训练...
  • autograd 单独求导数 torch.autograd.grad() torch.autograd计算单变量标量函数 y=x^3+sin(x) 在x分别为1,pi和5时的一阶导数和二阶导数 import torch import numpy as np #%% 方法1:采用torch.autograd.grad x = ...
  • 前言:pytorch的灵活性体现在它可以任意拓展我们所需要的内容,前面讲过的自定义模型、自定义层、自定义激活函数、自定义损失函数都属于pytorch的拓展,这里有三个重要的概念需要事先...包装torch普通函数和torch.nn...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 11,092
精华内容 4,436
关键字:

torch.autograd.variable