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PyTorch 导数应用的使用教程
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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前言

由于机器学习的基本思想就是找到一个函数去拟合样本数据分布,因此就涉及到了梯度去求最小值,在超平面我们又很难直接得到全局最优值,更没有通用性,因此我们就想办法让梯度沿着负方向下降,那么我们就能得到一个局部或全局的最优值了,因此导数就在机器学习中显得非常重要了

PyTorch 导数应用的使用教程

基本使用

tensor.backward()可以及自动将梯度累加积到tensor.grad上

x = torch.ones(3,3)
print(x.requires_grad)
x.requires_grad_(True)
print(x.requires_grad)
y = x**2/(x-2)
out = y.mean()
print(x.grad)
out.backward()
print(x.grad)

False
True
None
tensor([[-0.3333, -0.3333, -0.3333],
        [-0.3333, -0.3333, -0.3333],
        [-0.3333, -0.3333, -0.3333]])

requires_grad 可以获取到tensor是否可导
requires_grad_() 可以设置tensor是否可导
grad 查看当前tensor导数

上面的公式很简单,程序含义

1/4 * (x**2) / (x-2)

求x的导数,基本公式在下方

PyTorch 导数应用的使用教程

注意点

我们使用.mean后得到的是标量,如果不是标量会报错

x = torch.ones(3, requires_grad=True)
y = x * 2
y = y * 2
print(y)

tensor([4., 4., 4.], grad_fn=<MulBackward0>)
y.backward()
print(x.grad)

报错

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

v = torch.tensor([0.1, 1.0, 0.0001], dtype=torch.float)
y.backward()
print(x.grad)
tensor([4.0000e-01, 4.0000e+00, 4.0000e-04])

no_grad()作用域

如果想要某部分程序不可导那么我们可以使用这个

x = torch.ones(3, requires_grad=True)
y = x * 2
print(y.requires_grad)
with torch.no_grad():
 y = y * 2 
 print(y.requires_grad)

True
False

总结

这一章我们使用pytorch里面的backward,自动实现了函数的求导,帮助我们在后面面对很多超大参数量的函数的时候,求导就变得游刃有余

上节

PyTorch使用教程-安装与基本使用

标签：
PyTorch,导数应用,PyTorch,导数
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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