为初学者理解 PyTorch 自动微分：从概念到实战

2023-09-23 22:13:49

引言

对于任何渴望涉足深度学习世界的人来说，理解自动微分至关重要。它是 PyTorch 中神经网络的基石，使我们能够有效地训练模型并优化其性能。在这篇指南中，我们将从基本概念开始，逐步深入探讨 PyTorch 的自动微分机制，并提供实际示例和代码，帮助您掌握这个强大的工具。

自动微分是什么？

自动微分是一种计算函数梯度（导数）的技术，无需手动计算。在 PyTorch 中，autograd 包实现了自动微分，它跟踪每个操作的中间计算结果，从而可以高效地计算整个计算图的梯度。

反向传播

自动微分在反向传播算法中发挥着至关重要的作用。反向传播是一种计算梯度的算法，它通过从输出向输入逐层反向传播错误来计算每个权重和偏置的梯度。自动微分使这一过程自动化，节省了大量时间和精力。

PyTorch Autograd

PyTorch Autograd 是一个灵活而强大的工具，它简化了自动微分的过程。它提供了一个干净的接口，允许您定义计算图、执行反向传播并获取梯度。在 PyTorch 中，autograd 是通过 torch.autograd 模块访问的。

实战示例

为了更好地理解 PyTorch 的自动微分，让我们通过一个简单的示例来说明它的工作原理。我们创建一个前向传播神经网络，然后使用 autograd 计算其梯度。

import torch

# 定义前向传播神经网络
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 64)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化神经网络
net = Net()

# 定义损失函数
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

# 随机初始化输入数据
input = torch.randn(16, 10, requires_grad=True)

# 前向传播和计算损失
output = net(input)
loss = loss_fn(output, torch.zeros_like(output))

# 反向传播
loss.backward()

# 获取梯度
grads = [p.grad for p in net.parameters()]