Gradienti in PyTorch
I gradienti sono fondamentali nei compiti di ottimizzazione come l'addestramento delle reti neurali, dove aiutano ad adattare pesi e bias per minimizzare l'errore. In PyTorch, vengono calcolati automaticamente tramite il modulo autograd, che traccia le operazioni sui tensori e calcola le derivate in modo efficiente.
Abilitazione del tracciamento dei gradienti
Per abilitare il tracciamento dei gradienti su un tensore, si utilizza l'argomento requires_grad=True durante la creazione del tensore. Questo indica a PyTorch di tracciare tutte le operazioni sul tensore per il calcolo dei gradienti.
1234import torch # Create a tensor with gradient tracking enabled tensor = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) print(tensor)
Costruzione di un grafo computazionale
PyTorch costruisce un grafo computazionale dinamico mentre si eseguono operazioni su tensori con requires_grad=True. Questo grafo memorizza le relazioni tra tensori e operazioni, consentendo la differenziazione automatica.
Si parte definendo una funzione polinomiale piuttosto semplice:
y = 5x
L'obiettivo è calcolare la derivata rispetto a x per 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 visualizzazione di questo grafo computazionale creata utilizzando la libreria PyTorchViz può apparire piuttosto complessa, ma trasmette efficacemente il concetto chiave alla base:
Calcolo dei Gradienti
Per calcolare il gradiente, è necessario chiamare il metodo backward() sul tensore di output. Questo calcola la derivata della funzione rispetto al tensore di input.
Il gradiente calcolato può quindi essere accessibile tramite l'attributo .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}")
Il gradiente calcolato è la derivata di y rispetto a x, valutata in x = 2.
Grazie per i tuoi commenti!
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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!
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Abilitazione del tracciamento dei gradienti
Per abilitare il tracciamento dei gradienti su un tensore, si utilizza l'argomento requires_grad=True durante la creazione del tensore. Questo indica a PyTorch di tracciare tutte le operazioni sul tensore per il calcolo dei gradienti.
1234import torch # Create a tensor with gradient tracking enabled tensor = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) print(tensor)
Costruzione di un grafo computazionale
PyTorch costruisce un grafo computazionale dinamico mentre si eseguono operazioni su tensori con requires_grad=True. Questo grafo memorizza le relazioni tra tensori e operazioni, consentendo la differenziazione automatica.
Si parte definendo una funzione polinomiale piuttosto semplice:
y = 5x
L'obiettivo è calcolare la derivata rispetto a x per 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 visualizzazione di questo grafo computazionale creata utilizzando la libreria PyTorchViz può apparire piuttosto complessa, ma trasmette efficacemente il concetto chiave alla base:
Calcolo dei Gradienti
Per calcolare il gradiente, è necessario chiamare il metodo backward() sul tensore di output. Questo calcola la derivata della funzione rispetto al tensore di input.
Il gradiente calcolato può quindi essere accessibile tramite l'attributo .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}")
Il gradiente calcolato è la derivata di y rispetto a x, valutata in x = 2.
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