Les gradients sont fondamentaux dans les **tâches d'optimisation** comme l'entraînement des réseaux neuronaux, où ils aident à ajuster les poids et les biais pour minimiser l'erreur. Dans **PyTorch**, ils sont calculés automatiquement à l'aide du module `autograd`, qui suit les opérations sur les tenseurs et calcule les dérivées efficacement.



## Activation du suivi des gradients
Pour activer le suivi des gradients pour un tenseur, l'argument `requires_grad=True` est utilisé lors de la création du tenseur. Cela indique à PyTorch de **suivre toutes les opérations sur le tenseur** pour le calcul des gradients.

import torch
# Create a tensor with gradient tracking enabled
tensor = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
print(tensor)

## Construction d'un Graphe de Calcul

PyTorch construit un **graphe de calcul dynamique** lorsque vous effectuez des opérations sur des tenseurs avec `requires_grad=True`. Ce graphe stocke les relations entre les tenseurs et les opérations, permettant la **différenciation automatique**.

Nous allons commencer par définir une fonction polynomiale assez simple :

<p>
  <b style="font-weight: bold">y</b> = 5x<super style="vertical-align: super; font-size: smaller">3</super> + 2x<super style="vertical-align: super; font-size: smaller">2</super> + 4x + 8
</p>



Notre objectif est de calculer la dérivée par rapport à `x` à `x = 2`.

import 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 visualisation de ce **graphe computationnel** créé à l'aide de la bibliothèque **PyTorchViz** peut sembler quelque peu complexe, mais elle transmet efficacement l'idée clé qui le sous-tend :

## Calcul des Gradients

Pour calculer le gradient, la méthode `backward()` doit être appelée sur le **tenseur de sortie**. Cela calcule la dérivée de la fonction par rapport au **tenseur d'entrée**.

Le gradient calculé lui-même peut ensuite être accédé avec l'attribut `.grad`.



import 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}")

Le gradient calculé est la dérivée de `y` par rapport à `x`, évaluée à `x = 2`.

Apprenez les concepts fondamentaux et avancés nécessaires pour travailler efficacement avec PyTorch. Acquérez une compréhension solide des tenseurs, y compris la création, les opérations et le remodelage. Explorez les bases des gradients, de la rétropropagation et de la régression linéaire avant de passer à la gestion des ensembles de données. Maîtrisez les compétences nécessaires pour construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones.

Explorez les fondamentaux de PyTorch, en vous concentrant sur les tenseurs, la structure de données principale utilisée pour les calculs. Vous apprendrez la création de tenseurs, l'initialisation aléatoire, les opérations mathématiques et la manipulation des formes.

Explorez les concepts clés pour l'entraînement des modèles dans PyTorch, y compris le calcul des gradients et la réalisation de rétropropagation multi-étapes. Maîtrisez la régression linéaire en tant que modèle de machine learning fondamental et découvrez comment gérer efficacement les jeux de données.

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Essentiels de Pytorch

Gradients dans PyTorch

Activation du suivi des gradients

Construction d'un Graphe de Calcul

Calcul des Gradients