Gradientes en PyTorch
Los gradientes son fundamentales en las tareas de optimización como el entrenamiento de redes neuronales, donde ayudan a ajustar los pesos y sesgos para minimizar el error. En PyTorch, se calculan automáticamente utilizando el módulo autograd, que rastrea las operaciones en tensores y calcula derivadas de manera eficiente.
Activación del seguimiento de gradientes
Para activar el seguimiento de gradientes en un tensor, se utiliza el argumento requires_grad=True al crear el tensor. Esto indica a PyTorch que registre todas las operaciones sobre el tensor para el cálculo de gradientes.
1234import torch # Create a tensor with gradient tracking enabled tensor = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) print(tensor)
Construcción de un grafo computacional
PyTorch construye un grafo computacional dinámico a medida que realizas operaciones sobre tensores con requires_grad=True. Este grafo almacena las relaciones entre tensores y operaciones, permitiendo la diferenciación automática.
Comenzaremos definiendo una función polinómica bastante simple:
y = 5x
El objetivo es calcular la derivada con respecto a x en 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}")
La visualización de este grafo computacional creada utilizando la biblioteca PyTorchViz puede parecer algo compleja, pero transmite de manera efectiva la idea principal:
Cálculo de Gradientes
Para calcular el gradiente, se debe llamar al método backward() sobre el tensor de salida. Esto calcula la derivada de la función con respecto al tensor de entrada.
El gradiente calculado puede ser accedido mediante el atributo .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}")
El gradiente calculado es la derivada de y con respecto a x, evaluada en x = 2.
¡Gracias por tus comentarios!
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Can you explain how the backward() method works in more detail?
What does the computational graph represent in PyTorch?
How is the gradient value interpreted in this example?
Awesome!
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Para activar el seguimiento de gradientes en un tensor, se utiliza el argumento requires_grad=True al crear el tensor. Esto indica a PyTorch que registre todas las operaciones sobre el tensor para el cálculo de gradientes.
1234import torch # Create a tensor with gradient tracking enabled tensor = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) print(tensor)
Construcción de un grafo computacional
PyTorch construye un grafo computacional dinámico a medida que realizas operaciones sobre tensores con requires_grad=True. Este grafo almacena las relaciones entre tensores y operaciones, permitiendo la diferenciación automática.
Comenzaremos definiendo una función polinómica bastante simple:
y = 5x
El objetivo es calcular la derivada con respecto a x en 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}")
La visualización de este grafo computacional creada utilizando la biblioteca PyTorchViz puede parecer algo compleja, pero transmite de manera efectiva la idea principal:
Cálculo de Gradientes
Para calcular el gradiente, se debe llamar al método backward() sobre el tensor de salida. Esto calcula la derivada de la función con respecto al tensor de entrada.
El gradiente calculado puede ser accedido mediante el atributo .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}")
El gradiente calculado es la derivada de y con respecto a x, evaluada en x = 2.
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