Pytorch 之autograd_from torch.autograd import variable

第1关：Variable

本关任务：

本关提供了一个张量变量tensor ，根据所给的张量创建 Variable 变量v，同时要求同学们掌握 Variable 的相关属性，例如如何获得 Variable 的 data 属性。

import torch
from torch.autograd import Variable
tensor = torch.FloatTensor([[1,4,2],[3,1,4]])

#/********** Begin *********/
v = Variable(tensor,requires_grad=True)
#/********** End *********/
print(v)

1
2
3
4
5
6
7
8
9

第2关：Variable 属性

本关要求掌握Variable 的基本属性及其意义，如requires_grad属性标记着该Variable 是否需要求导。

本关任务：

本关提供了一个32位浮点型的张量 x，要求同学们根据 x创建一个Variable类型的变量 y， y是由 x 的平方计算得到，并输出y的Requires Gradiet属性和Gradient属性。

import torch
from torch.autograd import Variable

x = torch.FloatTensor([1,2,3])
x = Variable(x, requires_grad=True)

#/********** Begin *********/
#创建一个变量 y，由 x 的平方计算得到
y = x * x
#按照要求输出y相应的属性
print(y[0:3])
print('Requires Gradient : %s ' % (y.requires_grad))
print('Gradient : %s ' % (y.grad))
#/********** End *********/

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

第3关：梯度初探

结合上一关卡所介绍的Variable属性，我们将进一步学习Variable的反向传播函数backward，从而计算出其梯度的大小。

本关任务：

本关提供了一个 Variable 类型的变量x，并将x的 requires_grad设置为True，以便后续的求导操作。在 x 基础上进行相应的运算得到y ，在 y的基础上进行运算得到z，令变量out为 z 的平均值，计算out 的梯度并输出x的梯度值。求导计算的步骤如下所示：

import torch
from torch.autograd import Variable 

x = Variable(torch.Tensor(range(4)), requires_grad=True)
#/********** Begin *********/
#在 x 基础上进行运算, y = x + 2
y = x + 2
#y.backward(retain_graph=True)
#在 y 基础上进行运算, z = y * y * 3
z = y * y * 3
#令变量 out 为 z 的平均值并输出
#z.backward(retain_graph=True)
out=torch.sum(z)/len(z)
#计算 out 的梯度并输出x的梯度值
out.backward(retain_graph=True)
print("output:\n",out.view(1))
print(x.grad)
#/********** End *********/

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

第4关：梯度进阶

本关任务：

本关提供了Variable 类型的变量x和Variable 类型的变量y，并将x 和y的requires_grad设置为True以便后续的求导操作。在 x和y的基础上进行运算得到z，利用torch.autograd.grad方法求梯度 dz_dx和dz_dy。

import torch
from torch.autograd import Variable


x = Variable(torch.unsqueeze(torch.linspace(1, 6, 6), dim = 1).view(2, 3), requires_grad=True)

y = Variable(torch.Tensor(2, 3).uniform_(-1, 1), requires_grad=True)

#/********** Begin *********/
#计算 z = x*x + 3*y
z = x*x + 3*y

#求dz_dx和dz_dy 并输出
dz_dx = torch.autograd.grad(z,x,grad_outputs=torch.ones(1,3))
dz_dy = torch.autograd.grad(z,y,grad_outputs=torch.ones(2,3))
print("dz_dx: \n",dz_dx)
print("dz_dy: \n",dz_dy)
#/********** End *********/
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18