Autograd 教程

Autograd 是 PyTorch 中用于自动求导的工具。本教程将带您了解如何使用 Autograd 来实现深度学习中的自动求导。

基本概念

Autograd 提供了自动求导的功能，使得我们可以在不手动编写求导公式的情况下，对神经网络进行求导。

安装 PyTorch

在开始之前，请确保您已经安装了 PyTorch。您可以通过以下命令安装：

pip install torch

Autograd 入门

以下是一个简单的例子，展示如何使用 Autograd 进行自动求导。

import torch

# 创建一个变量
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)

# 定义一个函数
y = x**2

# 计算梯度
y.backward()

# 输出梯度
print(x.grad)

计算梯度

在上面的例子中，我们定义了一个简单的函数 y = x^2，并通过调用 y.backward() 来计算 x 的梯度。

实际应用

在深度学习中，我们通常需要计算多个变量的梯度。以下是一个神经网络示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 创建一个简单的神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 50)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化网络
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 创建一些随机输入和标签
inputs = torch.randn(10, 10)
targets = torch.randn(10, 1)

# 前向传播
outputs = net(inputs)

# 计算损失
loss = criterion(outputs, targets)

# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

在上面的例子中，我们定义了一个简单的神经网络，并通过 Autograd 进行了前向传播和反向传播。

扩展阅读

更多关于 PyTorch 和 Autograd 的信息，您可以访问以下链接：