Градієнти в PyTorch
Градієнти є основою у задачах оптимізації, таких як навчання нейронних мереж, де вони допомагають коригувати ваги та зсуви для мінімізації помилки. У PyTorch вони обчислюються автоматично за допомогою модуля autograd, який відстежує операції над тензорами та ефективно обчислює похідні.
Увімкнення відстеження градієнтів
Щоб увімкнути відстеження градієнтів для тензора, використовується аргумент requires_grad=True під час створення тензора. Це вказує PyTorch відстежувати всі операції над тензором для обчислення градієнтів.
1234import torch # Create a tensor with gradient tracking enabled tensor = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) print(tensor)
Побудова обчислювального графа
PyTorch створює динамічний обчислювальний граф під час виконання операцій над тензорами з requires_grad=True. Цей граф зберігає зв'язки між тензорами та операціями, забезпечуючи автоматичне диференціювання.
Почнемо з визначення досить простої поліноміальної функції:
y = 5x
Мета — обчислити похідну за x при x = 2.
123456import torch # Define the tensor x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) # Define the function y = 5 * x ** 3 + 2 * x ** 2 + 4 * x + 8 print(f"Function output: {y}")
Візуалізація цього обчислювального графа, створеного за допомогою бібліотеки PyTorchViz, може виглядати дещо складною, але ефективно передає основну ідею:
Обчислення градієнтів
Для обчислення градієнта необхідно викликати метод backward() для вихідного тензора. Це обчислює похідну функції за вхідним тензором.
Обчислений градієнт можна отримати через атрибут .grad.
12345678import torch x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = 5 * x ** 3 + 2 * x ** 2 + 4 * x + 8 # Perform backpropagation y.backward() # Print the gradient of x grad = x.grad print(f"Gradient of x: {grad}")
Обчислений градієнт — це похідна y за x, обчислена при x = 2.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain how the backward() method works in more detail?
What does the computed gradient value represent in this context?
How can I use these gradients for optimization in PyTorch?
Awesome!
Completion rate improved to 5Градієнти в PyTorch
Свайпніть щоб показати меню
Градієнти є основою у задачах оптимізації, таких як навчання нейронних мереж, де вони допомагають коригувати ваги та зсуви для мінімізації помилки. У PyTorch вони обчислюються автоматично за допомогою модуля autograd, який відстежує операції над тензорами та ефективно обчислює похідні.
Увімкнення відстеження градієнтів
Щоб увімкнути відстеження градієнтів для тензора, використовується аргумент requires_grad=True під час створення тензора. Це вказує PyTorch відстежувати всі операції над тензором для обчислення градієнтів.
1234import torch # Create a tensor with gradient tracking enabled tensor = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) print(tensor)
Побудова обчислювального графа
PyTorch створює динамічний обчислювальний граф під час виконання операцій над тензорами з requires_grad=True. Цей граф зберігає зв'язки між тензорами та операціями, забезпечуючи автоматичне диференціювання.
Почнемо з визначення досить простої поліноміальної функції:
y = 5x
Мета — обчислити похідну за x при x = 2.
123456import torch # Define the tensor x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) # Define the function y = 5 * x ** 3 + 2 * x ** 2 + 4 * x + 8 print(f"Function output: {y}")
Візуалізація цього обчислювального графа, створеного за допомогою бібліотеки PyTorchViz, може виглядати дещо складною, але ефективно передає основну ідею:
Обчислення градієнтів
Для обчислення градієнта необхідно викликати метод backward() для вихідного тензора. Це обчислює похідну функції за вхідним тензором.
Обчислений градієнт можна отримати через атрибут .grad.
12345678import torch x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = 5 * x ** 3 + 2 * x ** 2 + 4 * x + 8 # Perform backpropagation y.backward() # Print the gradient of x grad = x.grad print(f"Gradient of x: {grad}")
Обчислений градієнт — це похідна y за x, обчислена при x = 2.
Дякуємо за ваш відгук!
