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PyTorch 导数应用的使用教程
脚本专栏 2024/11/17 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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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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