pytorch求导

pytorch求导

主要记录一下backward()函数以及torch.autograd.grad()函数的使用，并重点探究一下对应的creat_graph以及retain_graph参数的使用。
首先定义函数：

import torch
from torch.autograd import Variable
def f(x):
    y = x ** 3
    return y

1. backward()

主要用于对loss的求导，并将求出的梯度存入叶子节点对应的buffer内。
其中，retain_graph=True是保留整个计算图不被销毁，这样可以多次backward()，但是要注意梯度是多次累积的。

def main1():
    x = Variable(torch.tensor([5.0]), requires_grad=True)
    y = f(x)
    y.backward(retain_graph=True)
    print(x.grad) # 75
    y.backward(retain_graph=True)
    print(x.grad) # 75 + 75
    y.backward()
    print(x.grad) # 75 + 75 + 75

2. torch.autograd.grad()

1. 首先利用torch.autograd.grad()函数进行求导不会在叶子节点的buffer内保留梯度
2. 输出的结果为tuple类型，即为一阶导数的值
3. 当使用creat_graph=True时，可以计算高阶导数，此时grad_x.requires_grad自动为True

def main2():
    x = Variable(torch.tensor([5.0]), requires_grad=True)
    grad_x = torch.autograd.grad(f(x), x, create_graph=True)
    print(grad_x)  # 一阶导数 75  grad_x.requires_grad == True
    grad_grad_x = torch.autograd.grad(grad_x[0], x, create_graph=True)
    print(grad_grad_x) # 二阶导数 30  requires_grad == True
    grad_grad_grad_x = torch.autograd.grad(grad_grad_x[0], x)
    print(grad_grad_grad_x) # 三阶导数 6  requires_grad == False

4. 其中另一个参数retain_graph=True表示的是保留计算图的结果，这样在backward()的时候会进行累积，单独使用不可以求二阶导，这是因为requires_grad == False，下面两段代码会报错

def main3():
    x = Variable(torch.tensor([5.0]), requires_grad=True)
    grad_x = torch.autograd.grad(f(x), x, retain_graph=True)
    print(grad_x)
    grad_grad_x = torch.autograd.grad(grad_x[0], x, retain_graph=True)
    print(grad_grad_x)
    grad_grad_grad_x = torch.autograd.grad(grad_grad_x[0], x)
    print(grad_grad_grad_x)
    
def main4():
    x = Variable(torch.tensor([5.0]), requires_grad=True)
    grad_x = torch.autograd.grad(f(x), x, retain_graph=True)
    print(grad_x)
    grad_x[0].backward()
    print(x.grad)

3. 混合使用

def main5():
    x = Variable(torch.tensor([5.0]), requires_grad=True)
    grad_x = torch.autograd.grad(f(x), x, create_graph=True)
    print(grad_x)  # 一阶导数 75
    grad_x[0].backward()
    print(x.grad) # buffer内存的是30，也就是二阶导数的值