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今天小編給大家分享一下pytorch怎么定義新的自動(dòng)求導(dǎo)函數(shù)的相關(guān)知識(shí)點(diǎn),內(nèi)容詳細(xì),邏輯清晰,相信大部分人都還太了解這方面的知識(shí),所以分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲,下面我們一起來(lái)了解一下吧。
在pytorch中想自定義求導(dǎo)函數(shù),通過實(shí)現(xiàn)torch.autograd.Function并重寫forward和backward函數(shù),來(lái)定義自己的自動(dòng)求導(dǎo)運(yùn)算。
直接上代碼,定義一個(gè)ReLu來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)求導(dǎo)
import torch class MyRelu(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, input): # 我們使用ctx上下文對(duì)象來(lái)緩存,以便在反向傳播中使用,ctx存儲(chǔ)時(shí)候只能存tensor # 在正向傳播中,我們接收一個(gè)上下文對(duì)象ctx和一個(gè)包含輸入的張量input; # 我們必須返回一個(gè)包含輸出的張量, # input.clamp(min = 0)表示講輸入中所有值范圍規(guī)定到0到正無(wú)窮,如input=[-1,-2,3]則被轉(zhuǎn)換成input=[0,0,3] ctx.save_for_backward(input) # 返回幾個(gè)值,backward接受參數(shù)則包含ctx和這幾個(gè)值 return input.clamp(min = 0) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): # 把ctx中存儲(chǔ)的input張量讀取出來(lái) input, = ctx.saved_tensors # grad_output存放反向傳播過程中的梯度 grad_input = grad_output.clone() # 這兒就是ReLu的規(guī)則,表示原始數(shù)據(jù)小于0,則relu為0,因此對(duì)應(yīng)索引的梯度都置為0 grad_input[input < 0] = 0 return grad_input
進(jìn)行輸入數(shù)據(jù)并測(cè)試
dtype = torch.float device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 使用torch的generator定義隨機(jī)數(shù),注意產(chǎn)生的是cpu隨機(jī)數(shù)還是gpu隨機(jī)數(shù) generator=torch.Generator(device).manual_seed(42) # N是Batch, H is hidden dimension, # D_in is input dimension;D_out is output dimension. N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 x = torch.randn(N, D_in, device=device, dtype=dtype,generator=generator) y = torch.randn(N, D_out, device=device, dtype=dtype, generator=generator) w1 = torch.randn(D_in, H, device=device, dtype=dtype, requires_grad=True, generator=generator) w2 = torch.randn(H, D_out, device=device, dtype=dtype, requires_grad=True, generator=generator) learning_rate = 1e-6 for t in range(500): relu = MyRelu.apply # 使用函數(shù)傳入?yún)?shù)運(yùn)算 y_pred = relu(x.mm(w1)).mm(w2) # 計(jì)算損失 loss = (y_pred - y).pow(2).sum() if t % 100 == 99: print(t, loss.item()) # 傳播 loss.backward() with torch.no_grad(): w1 -= learning_rate * w1.grad w2 -= learning_rate * w2.grad w1.grad.zero_() w2.grad.zero_()
retain_graph設(shè)為True,可以進(jìn)行兩次反向傳播
import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np torch.manual_seed(10) #========生成數(shù)據(jù)============= sample_nums = 100 mean_value = 1.7 bias = 1 n_data = torch.ones(sample_nums,2) x0 = torch.normal(mean_value*n_data,1)+bias#類別0數(shù)據(jù) y0 = torch.zeros(sample_nums)#類別0標(biāo)簽 x1 = torch.normal(-mean_value*n_data,1)+bias#類別1數(shù)據(jù) y1 = torch.ones(sample_nums)#類別1標(biāo)簽 train_x = torch.cat((x0,x1),0) train_y = torch.cat((y0,y1),0) #==========選擇模型=========== class LR(nn.Module): def __init__(self): super(LR,self).__init__() self.features = nn.Linear(2,1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self,x): x = self.features(x) x = self.sigmoid(x) return x lr_net = LR()#實(shí)例化邏輯回歸模型 #==============選擇損失函數(shù)=============== loss_fn = nn.BCELoss() #==============選擇優(yōu)化器================= lr = 0.01 optimizer = torch.optim.SGD(lr_net.parameters(),lr = lr,momentum=0.9) #===============模型訓(xùn)練================== for iteration in range(1000): #前向傳播 y_pred = lr_net(train_x)#模型的輸出 #計(jì)算loss loss = loss_fn(y_pred.squeeze(),train_y) #反向傳播 loss.backward() #更新參數(shù) optimizer.step() #繪圖 if iteration % 20 == 0: mask = y_pred.ge(0.5).float().squeeze() #以0.5分類 correct = (mask==train_y).sum()#正確預(yù)測(cè)樣本數(shù) acc = correct.item()/train_y.size(0)#分類準(zhǔn)確率 plt.scatter(x0.data.numpy()[:,0],x0.data.numpy()[:,1],c='r',label='class0') plt.scatter(x1.data.numpy()[:,0],x1.data.numpy()[:,1],c='b',label='class1') w0,w1 = lr_net.features.weight[0] w0,w1 = float(w0.item()),float(w1.item()) plot_b = float(lr_net.features.bias[0].item()) plot_x = np.arange(-6,6,0.1) plot_y = (-w0*plot_x-plot_b)/w1 plt.xlim(-5,7) plt.ylim(-7,7) plt.plot(plot_x,plot_y) plt.text(-5,5,'Loss=%.4f'%loss.data.numpy(),fontdict={'size':20,'color':'red'}) plt.title('Iteration:{}\nw0:{:.2f} w1:{:.2f} b{:.2f} accuracy:{:2%}'.format(iteration,w0,w1,plot_b,acc)) plt.legend() plt.show() plt.pause(0.5) if acc > 0.99: break
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