在深度學習中，PyTorch 憑借其強大的自動求導機制 ——Autograd，為開發(fā)者們提供了一個高效且靈活的開發(fā)環(huán)境。本教程深入淺出地為你解析 PyTorch Autograd 的核心原理與應用，助你輕松駕馭深度學習模型的訓練過程。

一、PyTorch Autograd 是什么？

PyTorch 的 Autograd 模塊是其神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建的核心。它為張量上的所有操作提供了自動求導功能，能自動記錄張量操作并構(gòu)建計算圖，從而在反向傳播時高效計算梯度。

二、張量與自動求導

在 PyTorch 中，torch.Tensor 是核心類。當設置 .requires_grad 屬性為 True 時，張量會自動追蹤所有操作。完成計算后，調(diào)用 .backward() 方法即可自動計算梯度，結(jié)果將累加到 .grad 屬性中。

創(chuàng)建可求導張量

x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
print(x)

張量操作與梯度計算

## 對張量進行運算
y = x + 2
z = y * y * 3
out = z.mean()


## 反向傳播計算梯度
out.backward()


## 查看梯度
print(x.grad)

三、停止梯度追蹤

有時我們不需要對某些張量進行梯度追蹤，可以通過以下方法停止梯度追蹤：

• detach() 方法 ：將張量從計算圖中分離，阻止其未來的計算記錄被跟蹤。
• with torch.no_grad(): 代碼塊 ：在該代碼塊內(nèi)的操作不會被追蹤，適用于模型評估等場景。

## 使用 detach() 方法
a = torch.randn(2, 2, requires_grad=True)
b = a.detach()
print(b.requires_grad)


## 使用 with torch.no_grad(): 代碼塊
with torch.no_grad():
    c = a * 2
print(c.requires_grad)

四、雅可比向量積

對于非標量輸出的張量，可以通過指定一個與輸出形狀匹配的張量作為參數(shù)來計算雅可比向量積。

x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2
while y.data.norm() < 1000:
    y = y * 2


v = torch.tensor([0.1, 1.0, 0.0001], dtype=torch.float)
y.backward(v)
print(x.grad)

五、總結(jié)

PyTorch 的 Autograd 模塊為深度學習模型的訓練提供了強大的支持。它通過自動求導機制，簡化了梯度計算過程，提高了開發(fā)效率。在實際應用中，合理利用 Autograd 的功能，可以更高效地構(gòu)建和訓練復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。希望你在編程獅的學習平臺上，能夠充分利用 PyTorch Autograd 的優(yōu)勢，開啟深度學習的精彩之旅！