一起来学PyTorch——Autograd反向传播

在计算机视觉的深度学习中，Tensor数据可以完成前向传播，想要完成整套的神经网络的训练，还需要反向传播和梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd。可以将前向传播的计算记录成计算图，并自动完成求导。有了这些数据后，可以从根节点出发，自动进行反向传播与梯度计算，从而得到每一个变量的梯度，梯度计算遵循链式求导法则。本文主要讲述Pytorch的应用，如果大家对反向传播感兴趣，可以留言，之后再详细的讲述一下。

1. Autograd

自动求导机制记录了Tensor的操作，以便自动求导和反向传播。这个自动求导机制默认是关闭的，需要在创建Tensor数据时，修改requires_grad参数，将它的参数值设为True。设置为True之后，依赖于该Tensor数据的所有节点都会进行求导。

Tensor数据有两个重要的属性，分别记录了该Tensor的梯度和进行过的操作。

1. grad:该Tensor对应的梯度，类型为Tensor，并且和该Tensor数据同维度。

2. grad_fn:指向function对象，表示对该Tensor数据进行过什么样的操作，可以用作反向传播的梯度计算。

2. 计算图

计算图可以简单理解成节点和箭头，用来表示一个计算公式。

图中的x，a和b都是用户输入的变量，都为叶节点。在反向传播中要计算的就是这些点的梯度。输入a和x后，进行乘法运算，即y=ab，得到y。然后输入b，进行加法运算，即z=y+b，得到z。并且z成为根节点。这就是一个简单的前向计算，根据公式和输入的值，输出结果。

Autograd的工作原理就是在前向计算的过程中形成计算图，并将function【表示数学计算的函数】记录在Tensor数据的grad_fn属性里。完成前向计算后，只需要对根节点，进行backward函数操作，就可以从当前根节点自动进行反向传播和梯度计算，从而得到每一个叶子节点的梯度。【根节点指图中的z，叶子节点指输入的x，a，b】

# 生成3个tensor变量，并作为叶节点
>>> x = torch.randn(1)
>>> a = sorch.ones(1, requires_grad=True)
>>> b = torch.ones(1, requires_grad=True)
# 自己生成的Tensor都是叶子节点
>>> x.is_leaf, a.is_leaf, b.is_leaf
(True, True, True)
# 默认是不需要求导，关键字赋值为True后则需要求导
>>> x.requires_grad, a.requires_grad, b.requires_grad
(False, True, True)
# 进行前向计算，由计算生成的变量都不是叶子节点
>>> y = a*x
>>> z = y+b
>>> y.is_leaf, z.is_leaf
(False, False)
# grad_fn记录操作
>>> y.grad_fn

>>> z.grad_fn

# 对根节点调用backward（）函数，进行反向传播
>>> z.backward(retain_graph = True)
>>> a.grad
tensor([-2.2474])
>>> b.grad
tensor([1])

3. Autograd重点概念

1. 动态图特征

PyTorch建立的计算图是动态的。也就是说，在程序运行时，随着前向传播的运行，构建计算图。

2. backward()函数

如果根节点是向量，需要设置grad_variabels属性，代表了根节点的导数。因为PyTorch只允许标量对于Tensor求导。【关于这个函数，大家感兴趣的话，可以留言。我们详细的了解一下】

3. 梯度累加

感谢大家的阅读，有任何的问题都可以在评论区留言，我们共同学习！