PyTorch 自動差分包-Torch.Autograd

一、自動差分基礎

torch.autograd 是 PyTorch 中實現(xiàn)自動分化的模塊，它能幫助我們自動計算張量的梯度。使用時，只需將張量聲明為 requires_grad=True 即可。

（一）聲明張量以計算梯度

可以通過 requires_grad=True 創(chuàng)建一個張量，以便 torch.autograd 對其進行記錄操作以進行自動微分：

x = torch.tensor([[1., -1.], [1., 1.]], requires_grad=True)
out = x.pow(2).sum()
out.backward()
print(x.grad)
## 輸出：
## tensor([[ 2.0000, -2.0000],
##         [ 2.0000,  2.0000]])

二、梯度計算

（一）backward 函數(shù)

torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) 函數(shù)用于計算給定張量的梯度總和 w.r.t. 圖葉。

（二）grad 函數(shù)

torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False) 函數(shù)用于計算并返回輸出 w.r.t 的梯度總和。

三、局部禁用梯度計算

（一）no_grad 上下文管理器

torch.autograd.no_grad 是禁用梯度計算的上下文管理器。當確定不會調用 Tensor.backward() 時，禁用梯度計算對于推斷很有用。

（二）enable_grad 上下文管理器

torch.autograd.enable_grad 是啟用梯度計算的上下文管理器。如果已通過 no_grad 或 set_grad_enabled 禁用了梯度計算，則啟用梯度計算。

（三）set_grad_enabled 上下文管理器

torch.autograd.set_grad_enabled(mode) 是將漸變計算設置為開或關的上下文管理器。

四、張量自動分級功能

（一）grad 屬性

此屬性默認為 None，并在首次調用 backward() 計算 self 的梯度時成為張量。

（二）requires_grad 屬性

如果需要為此張量計算梯度，則為 True，否則為 False。

（三）is_leaf 屬性

按照慣例，所有具有 requires_grad 即 False 的張量將是葉張量。

（四）backward 方法

計算電流張量 w.r.t. 圖葉。

（五）detach 方法

返回與當前圖形分離的新 Tensor。

（六）detach_ 方法

從創(chuàng)建它的圖形中分離張量，使其成為一片葉子。

（七）register_hook 方法

注冊一個倒鉤。

（八）retain_grad 方法

為非葉張量啟用.grad 屬性。

五、實際案例

假設我們在 W3Cschool 平臺開發(fā)一個簡單的深度學習模型，用于預測用戶行為。我們需要處理用戶數(shù)據(jù)，包括將數(shù)據(jù)轉換為適合模型輸入的張量格式，并計算梯度。以下是具體的代碼示例：

import torch
import numpy as np


## 假設我們有用戶行為數(shù)據(jù)
user_data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.float32)


## 將 NumPy 數(shù)組轉換為 PyTorch 張量
tensor_data = torch.tensor(user_data, requires_grad=True)


## 將張量移動到 GPU（如果可用）
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
tensor_data = tensor_data.to(device)


## 前向傳播
output = tensor_data.pow(2).sum()


## 反向傳播計算梯度
output.backward()


## 獲取梯度
print(tensor_data.grad)


## 在 W3Cschool 平臺中保存結果
## 你可以將結果保存到 W3Cschool 的數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)中
## 例如：save_gradient_to_w3cschool_database(tensor_data.grad)

在這個案例中，我們首先將用戶行為數(shù)據(jù)從 NumPy 數(shù)組轉換為 PyTorch 張量，并啟用梯度計算（requires_grad=True）。然后，我們將張量移動到 GPU（如果可用）。接著，我們進行前向傳播計算輸出，并進行反向傳播計算梯度。最后，我們將梯度結果保存到 W3Cschool 平臺的數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)中。

六、總結

torch.autograd 提供了強大的自動分化功能，可以方便地計算張量的梯度。通過理解 backward、grad、no_grad 等關鍵概念和方法，可以更好地進行深度學習模型的訓練和優(yōu)化。無論是在編程獅平臺學習深度學習，還是在 W3Cschool 上探索其他編程知識，掌握自動分化的概念都是非常重要的。

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標題：PyTorch 教程：零基礎入門自動差分包-Torch.Autograd - 編程獅

描述：本教程為零基礎的初學者詳細講解 PyTorch 中的自動差分包-Torch.Autograd，包括梯度計算、上下文管理器的使用以及實際應用案例。通過在編程獅平臺（W3Cschool）上的示例，幫助讀者輕松入門深度學習，開啟編程學習之旅。