用 PyTorch 的自动微分提升深度学习

2023-09-29 00:43:18

深度学习模型在各个领域取得了令人瞩目的成功，其中一个关键因素是反向传播算法，它允许我们计算模型参数（权重）的梯度。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了强大的自动微分引擎，使反向传播过程变得轻松高效。

PyTorch 的自动微分

PyTorch 的自动微分引擎是它一个核心特性。它通过记录计算图来工作，计算图了模型中操作的顺序。当模型的输出损失函数被计算时，自动微分引擎使用链式法则反向传播损失函数的梯度，计算每个参数的梯度。

如何使用自动微分

要使用 PyTorch 的自动微分，只需将模型定义为一个函数，并将它包装在一个 torch.autograd.Function 中。这将启用自动微分，并允许在反向传播过程中计算梯度。

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(20, 10)

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

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)

    # 反向传播
    loss.backward()

    # 更新模型参数
    optimizer.step()

    # 清除梯度
    optimizer.zero_grad()