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PyTorch自动求导

news 2025/8/20 13:07:27

1. 计算图构建过程

x = torch.ones(5, requires_grad=True)  # 定义叶子节点，启用梯度跟踪
y = x + 2                             # 加法操作，生成中间节点 y
z = y * y * 3                         # 平方与乘法操作，生成中间节点 z
out = z.mean()                        # 标量输出（损失函数）

动态计算图构建：
每行代码触发一个操作，PyTorch 动态记录操作依赖关系，生成有向无环图（DAG）：
x → (Add) → y → (Pow + Mul) → z → (Mean) → out
节点类型：
- 叶子节点：用户直接创建的 x（x.is_leaf = True）。
- 非叶子节点：y, z, out由运算生成（grad_fn属性记录操作类型）
梯度跟踪机制：
设置 requires_grad=True后，所有依赖 x的中间节点自动继承此属性（如 y.requires_grad=True）

2. 反向传播与梯度计算

out.backward()  # 触发反向传播

•反向传播流程：
1. 1.从 out开始反向遍历：因 out是标量（shape=()），无需额外指定梯度权重
  。
2. 2.
  链式法则应用：
  - out = z.mean()→ ∂zi∂out=51（z有 5 个元素）。
  - z = 3y^2→ ∂yi∂zi=6yi。
  - y = x + 2→ ∂xi∂yi=1
3. 3.梯度计算：
  ∂xi∂out=∂zi∂out⋅∂yi∂zi⋅∂xi∂yi=51⋅6yi⋅1=56(xi+2)。
•梯度存储：
结果存入叶子节点 x.grad，非叶子节点（如 y, z）的梯度默认不保留以节省内存

3. 梯度结果验证

print(f"x 的梯度: {x.grad}")  # 输出：tensor([3.6000, 3.6000, 3.6000, 3.6000, 3.6000])

•数学推导：
代入 xi=1：
∂xi∂out=56(1+2)=518=3.6。
与代码输出一致，验证了链式法则的正确性

4. 梯度累积问题

•默认行为：
backward()计算的梯度会累加到 x.grad。若多次执行 out.backward()，梯度将叠加（如运行两次后 x.grad变为 [7.2, 7.2, ...]）
解决方案：
训练循环中需在每次反向传播前调用 x.grad.zero_()或 optimizer.zero_grad()清零梯度

关键概念总结

概念	说明	代码示例
叶子节点	用户直接创建的张量，梯度计算终点	`x = torch.ones(5, requires_grad=True)`
动态计算图	运行时动态构建的操作依赖图，反向传播后自动释放	`y = x + 2`生成 `AddBackward`节点
非标量反向传播	若 `out`非标量（如向量），需传入 `gradient`参数作为权重矩阵	`z.backward(torch.ones_like(z))`
梯度保留	设置 `retain_graph=True`可保留计算图，支持多次反向传播	`out.backward(retain_graph=True)`