PyTorch 入门实战（二）——Variable

承接上一篇：PyTorch 入门实战（一）——Tensor

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如何解决"Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead."请看这个部分Variable转Numpy与Numpy转Variable

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PyTorch入门实战

1.博客：PyTorch 入门实战（一）——Tensor

2.博客：PyTorch 入门实战（二）——Variable

3.博客：PyTorch 入门实战（三）——Dataset和DataLoader

4.博客：PyTorch 入门实战（四）——利用Torch.nn构建卷积神经网络

5.博客：PyTorch 入门实战（五）——2013kaggle比赛 猫狗大战的实现

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目录

一、概念

二、Variable的创建和使用

三、标量求导计算图

四、矩阵求导计算图

五、Variable放到GPU上执行

六、Variable转Numpy与Numpy转Variable

七、Variable总结

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一、概念

1.Numpy里没有Variable这个概念，如果大家学过TensorFlow就会知道，Variable提供了自动求导的功能。

2.Variable需要放进一个计算图中，然后进行前后向传播和自动求导。

3.Variable的属性有三个：

• data：Variable里Tensor变量的数值
• grad：Variable反向传播的梯度
• grad_fn：得到Variable的操作

二、Variable的创建和使用

1.我们首先创建一个空的Variable：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)

结果如下：

                                                                                   

可以看到默认的类型为Tensor

2.那么，我们如果需要给Variable变量赋值，那么就一定是Tensor类型，例如：

b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)

代码变为：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)

结果为：

                                                                                     

3.第一章提到了Variable的三个属性，我们依次打印它们：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)

结果为：

                                                                          

可以看到data就是Tensor的内容，剩下的两个属性为空

三、标量求导计算图

1.为了方便起见，我们可以将torch.autograd.Variable简写为Variable：

from torch.autograd import Variable

2.之后，我们先声明一个变量x，这里requires_grad=True意义是否对这个变量求梯度，默认的 Fa!se：

x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)

代码变为：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)

#建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)

结果为：

                                                                                                                                             

3.我们再声明两个变量w和b：

w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)

4.我们再写两个变量y1和y2：

y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)

5.我们来计算各个变量的梯度，首先是y1：

#计算梯度
y1.backward()
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

代码变为：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)

#建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
y1.backward()
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

结果为：

                                                                                   

其中：

y1 = 3 * 2 + 4 = 10，

y2 = 3 * 2 + 4 * 2 = 14，

x的梯度是3因为是3 * x，

w的梯度是2因为w * 2，

b的梯度是1因为b * 1（* 1被省略）

6.其次是y2，注销y1部分：

y2.backward(x)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

代码为：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)

#建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
y2.backward()
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

结果为：

                                                                  

其中：

x的梯度是7因为是3 * x + 4 * x，

w的梯度是2因为w * 2，

b的梯度是2因为b * 2

7.backward的函数可以填入参数，例如我们填入变量a：

a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

代码变为：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)

#建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

结果为：

                                                                  

可以看到x，w，b的梯度乘以了a的值5，说明这个填入参数是梯度的系数。

四、矩阵求导计算图

1.例如：

#矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)

代码变为：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)

#建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

#矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)

结果为：

                                               

可以看到，c是一个1行3列的矩阵，因为y3 = c * 2，因此如果backward()里的参数为：

torch.FloatTensor([1, 1, 1])

则就是每个分量的梯度，但是传入的是：

torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01])

则每个分量梯度要分别乘以1,0.1和0.01

五、Variable放到GPU上执行

1.和Tensor一样的道理，代码如下：

#Variable放在GPU上
if torch.cuda.is_available():
    d = c.cuda()
    print(d)

代码变为：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)

#建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

#矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)
#Variable放在GPU上
if torch.cuda.is_available():
    d = c.cuda()
    print(d)

2.生成结果会慢一下，然后可以看到多了一个device=‘cuda:0’和grad_fn=

                             

六、Variable转Numpy与Numpy转Variable

1.值得注意的是，Variable里requires_grad 一般设置为 False，代码中为True则：

#变量转Numpy
e = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
f = e.numpy()
print(f)

会报如下错误：

Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead.

2.解决方法1：requires_grad改为False后，可以看到最后一行的Numpy类型的矩阵[4.]：

                                

3.解决方法2：:将numpy()改为detach().numpy()，可以看到最后一行的Numpy类型的矩阵[4.]

#变量转Numpy
e = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
f = e.detach().numpy()
print(f)

代码变为：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)

#建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

#矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)
#Variable放在GPU上
if torch.cuda.is_available():
    d = c.cuda()
    print(d)
#变量转Numpy
e = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
f = e.detach().numpy()
print(f)

结果为： 

                                

4.Numpy转Variable先是转为Tensor再转为Variable：

#转换为Tensor
g = torch.from_numpy(f)
print(g)
#转换为Variable
g = Variable(g,requires_grad = True)
print(g)

代码变为：

import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)

#建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)

#矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)
#Variable放在GPU上
if torch.cuda.is_available():
    d = c.cuda()
    print(d)
#变量转Numpy
e = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
f = e.detach().numpy()
print(f)
#转换为Tensor
g = torch.from_numpy(f)
print(g)
#转换为Variable
g = Variable(g,requires_grad = True)
print(g)

结果为： 

                              

七、Variable总结

1.Variable和Tensor本质上没有区别，不过Variable会被放入一个计算图中，然后进行前向传播，反向传播，自动求导。

2.Variable有三个属性，可以通过构造函数结构求取梯度得到grad值和grad_fn值

3.Variable，Tensor和Numpy互相转化很方便，类型也比较兼容

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继续下一篇：PyTorch 入门实战（三）——Dataset和DataLoader