PyTorch一小时掌握之autograd机制篇

在本文中，我们将介绍PyTorch的autograd机制，这是PyTorch的一个重要特性，用于自动计算梯度。本文将包含两个示例说明。

autograd机制的基本概念

在PyTorch中，autograd机制是用于自动计算梯度的核心功能。它可以根据输入和计算图自动计算梯度，并将梯度存储在张量的.grad属性中。在使用autograd机制时，我们需要将张量设置为可求导的，即设置requires_grad=True。示例代码如下：

import torch

# 创建一个张量，并设置为可求导
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)

# 定义一个函数
y = x**2 + 2*x + 1

# 自动计算梯度
y.backward()

# 打印梯度
print(x.grad)

在上述代码中，我们首先创建了一个张量x，并将其设置为可求导。然后，我们定义了一个函数y，并使用backward()函数自动计算梯度。最后，我们打印了梯度，即2。

示例一：使用autograd机制求解一元二次方程

我们可以使用autograd机制求解一元二次方程。示例代码如下：

import torch

# 创建一个张量，并设置为可求导
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)

# 定义一个函数
y = x**2 + 2*x + 1

# 自动计算梯度
y.backward()

# 打印梯度
print(x.grad)

# 求解一元二次方程
a = x.grad.item()
b = 2
c = 1
delta = b**2 - 4*a*c
x1 = (-b + delta**0.5) / (2*a)
x2 = (-b - delta**0.5) / (2*a)

# 打印结果
print('x1 =', x1)
print('x2 =', x2)

在上述代码中，我们首先创建了一个张量x，并将其设置为可求导。然后，我们定义了一个函数y，并使用backward()函数自动计算梯度。接着，我们使用梯度求解一元二次方程，并打印结果。

示例二：使用autograd机制求解多元函数的梯度

除了求解一元二次方程，我们还可以使用autograd机制求解多元函数的梯度。示例代码如下：

import torch

# 创建一个张量，并设置为可求导
x = torch.tensor([2., 3.], requires_grad=True)

# 定义一个函数
y = x[0]**2 + 3*x[1]**3

# 自动计算梯度
y.backward()

# 打印梯度
print(x.grad)

在上述代码中，我们首先创建了一个张量x，并将其设置为可求导。然后，我们定义了一个函数y，并使用backward()函数自动计算梯度。最后，我们打印了梯度，即[4., 81.]。

总结

本文介绍了PyTorch的autograd机制，这是PyTorch的一个重要特性，用于自动计算梯度。我们可以使用requires_grad=True将张量设置为可求导，使用backward()函数自动计算梯度，并将梯度存储在张量的.grad属性中。本文还提供了两个示例说明，分别是使用autograd机制求解一元二次方程和多元函数的梯度。