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自动微分模块

ai 2025/7/15 23:33:35

一.前言

本章节我们是要学习梯队计算，⾃动微分（Autograd）模块对张量做了进⼀步的封装，具有⾃动求导功能。⾃动微分模块是构成神经⽹络训练的必要模块，在神经⽹络的反向传播过程中，Autograd 模块基于正向计算的结果对当前的参数进⾏微分计算，从⽽实现⽹络权重参数的更新。

二.梯度基本计算

我们使⽤ backward ⽅法、grad 属性来实现梯度的计算和访问.

import torch# 1. 单标量梯度的计算
# y = x**2 + 20
def test01():# 定义需要求导的张量# 张量的值类型必须是浮点类型x = torch.tensor(10, requires_grad=True, dtype=torch.float64)# 变量经过中间运算f = x ** 2 + 20# ⾃动微分f.backward()# 打印 x 变量的梯度# backward 函数计算的梯度值会存储在张量的 grad 变量中print(x.grad)# 2. 单向量梯度的计算# y = x**2 + 20def test02():# 定义需要求导张量x = torch.tensor([10, 20, 30, 40], requires_grad=True, dtype=torch.float64)# 变量经过中间计算f1 = x ** 2 + 20# 注意:# 由于求导的结果必须是标量# ⽽ f 的结果是: tensor([120., 420.])# 所以, 不能直接⾃动微分# 需要将结果计算为标量才能进⾏计算f2 = f1.mean()  # f2 = 1/2 * x   2x/4# ⾃动微分f2.backward()# 打印 x 变量的梯度print(x.grad)if __name__ == '__main__':test01()test02()

tensor(20., dtype=torch.float64)
tensor([ 5., 10., 15., 20.], dtype=torch.float64)

三.控制梯度计算

我们可以通过⼀些⽅法使得在 requires_grad=True 的张量在某些时候计算不进⾏梯度计算。

import torch# 1. 控制不计算梯度
def test01():x = torch.tensor(10, requires_grad=True, dtype=torch.float64)print(x.requires_grad)# 第⼀种⽅式: 对代码进⾏装饰with torch.no_grad():y = x ** 2print(y.requires_grad)# 第⼆种⽅式: 对函数进⾏装饰@torch.no_grad()def my_func(x):return x ** 2print(my_func(x).requires_grad)# 第三种⽅式torch.set_grad_enabled(False)y = x ** 2print(y.requires_grad)# 2. 注意: 累计梯度
def test02():# 定义需要求导张量x = torch.tensor([10, 20, 30, 40], requires_grad=True, dtype=torch.float64)for _ in range(3):f1 = x ** 2 + 20f2 = f1.mean()# 默认张量的 grad 属性会累计历史梯度值# 所以, 需要我们每次⼿动清理上次的梯度# 注意: ⼀开始梯度不存在, 需要做判断if x.grad is not None:x.grad.data.zero_()f2.backward()print(x.grad)# 3. 梯度下降优化最优解
def test03():# y = x**2x = torch.tensor(10, requires_grad=True, dtype=torch.float64)for _ in range(5000):# 正向计算f = x ** 2# 梯度清零if x.grad is not None:x.grad.data.zero_()# 反向传播计算梯度f.backward()# 更新参数x.data = x.data - 0.001 * x.gradprint('%.10f' % x.data)if __name__ == '__main__':test01()# print('--------------------')# test02()# print('--------------------')# test03()

这里得分开打印，就不在展示结果了，大家打印一下看看。

四.梯度计算注意

当对设置 requires_grad=True 的张量使⽤ numpy 函数进⾏转换时, 会出现如下报错:

Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

此时, 需要先使⽤ detach 函数将张量进⾏分离, 再使⽤ numpy 函数.

注意: detach 之后会产⽣⼀个新的张量, 新的张量作为叶⼦结点，并且该张量和原来的张量共享数据, 但是分离后的张量不需要计算梯度。

import torch# 1. detach 函数⽤法
def test01():x = torch.tensor([10, 20], requires_grad=True, dtype=torch.float64)# Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.# print(x.numpy())  # 错误print(x.detach().numpy())  # 正确# 2. detach 前后张量共享内存
def test02():x1 = torch.tensor([10, 20], requires_grad=True, dtype=torch.float64)# x2 作为叶⼦结点x2 = x1.detach()# 两个张量的值⼀样: 140421811165776 140421811165776print(id(x1.data), id(x2.data))x2.data = torch.tensor([100, 200])print(x1)print(x2)# x2 不会⾃动计算梯度: Falseprint(x2.requires_grad)if __name__ == '__main__':test01()test02()

结果展示：