浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

让我为大家详细讲一下PyTorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义。

简介

在PyTorch中，自动求导是非常重要的特性。通过它，我们可以轻松地计算梯度并优化模型。而自动求导函数backward()是其中的核心函数之一。

backward()函数介绍

简述

backward()是计算当前张量在一个标量上的梯度。通常，在计算loss函数的梯度时，我们会调用这个函数。

函数参数

backward()函数有两个参数，它们分别是：

• gradient，即需要求导张量相对于标量的梯度。可以是一个标量（如一个Python数字）或与需要求导张量（self）具有相同形状的张量。如果没有提供gradient参数，则默认为一个标量1.0。

• retain_graph，一个布尔值，指示是否保存计算图以供反向传播（backward）多次使用。如果需要使用多次backward()，则需要将retain_graph设置为True以避免计算图被清除。如果只需要在当前backward()中使用一次计算图，将其设置为False将提高性能。

示例1：

import torch

x = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_grad=True)
y = x**2
z = y.sum()

z.backward()

print(x.grad)

在这个示例中，我们创建了一个张量x，它需要求导并计算出y和z，然后调用backward()函数计算x的梯度。最后，打印出x梯度的值。

示例2：

import torch

x = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_grad=True)
y = 3*x+2
z = y**2

gradients = torch.tensor([[1., 1.], [1., 1.]])
z.backward(gradients)

print(x.grad)

在这个示例中，我们创建了一个张量x，它需要求导并计算出y和z，然后使用一个自定义的梯度张量进行backward()。最后，打印出x梯度的值。

总结

至此，我们对PyTorch中的自动求导函数backward()的参数含义有了更深入的了解。在实践中，我们需要根据具体情况来选择合适的参数。希望本攻略对大家学习PyTorch有所帮助。