二、PyTorch 入门实战—Variable（转）
一、概念
1.Numpy里没有Variable这个概念，如果大家学过TensorFlow就会知道，Variable提供了自动求导的功能。
2.Variable需要放进一个计算图中，然后进行前后向传播和自动求导。
3.Variable的属性有三个：
- data：Variable里Tensor变量的数值
- grad：Variable反向传播的梯度
- grad_fn：得到Variable的操作
二、Variable的创建和使用
1.我们首先创建一个空的Variable：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
结果如下：
可以看到默认的类型为Tensor
2.那么，我们如果需要给Variable变量赋值，那么就一定是Tensor类型，例如：
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
代码变为：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
结果为：
3.第一章提到了Variable的三个属性，我们依次打印它们：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn)
结果为：
可以看到data就是Tensor的内容，剩下的两个属性为空
三、标量求导计算图
1.为了方便起见，我们可以将torch.autograd.Variable简写为Variable：
from torch.autograd import Variable
2.之后，我们先声明一个变量x，这里requires_grad=True意义是否对这个变量求梯度，默认的 Fa!se：
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
代码变为：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn) #建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
结果为：
3.我们再声明两个变量w和b：
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
4.我们再写两个变量y1和y2：
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
5.我们来计算各个变量的梯度，首先是y1：
#计算梯度
y1.backward()
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)
代码变为：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn) #建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
y1.backward()
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)
结果为：
其中：
y1 = 3 * 2 + 4 = 10，
y2 = 3 * 2 + 4 * 2 = 14，
x的梯度是3因为是3 * x，
w的梯度是2因为w * 2，
b的梯度是1因为b * 1（* 1被省略）
6.其次是y2，注销y1部分：
y2.backward(x)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)
代码为： import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn) #建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
y2.backward()
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)
结果为：
其中：
x的梯度是7因为是3 * x + 4 * x，
w的梯度是2因为w * 2，
b的梯度是2因为b * 2
7.backward的函数可以填入参数，例如我们填入变量a：
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)
代码变为：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn) #建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad)
结果为：
可以看到x，w，b的梯度乘以了a的值5，说明这个填入参数是梯度的系数。
四、矩阵求导计算图
1.例如：
#矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)
代码变为：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn) #建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad) #矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)
结果为：
可以看到，c是一个1行3列的矩阵，因为y3 = c * 2，因此如果backward()里的参数为：
torch.FloatTensor([1, 1, 1])
则就是每个分量的梯度，但是传入的是：
torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01])
则每个分量梯度要分别乘以1,0.1和0.01
五、Variable放到GPU上执行
1.和Tensor一样的道理，代码如下：
#Variable放在GPU上
if torch.cuda.is_available():
d = c.cuda()
print(d)
代码变为：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn) #建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad) #矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)
#Variable放在GPU上
if torch.cuda.is_available():
d = c.cuda()
print(d)
2.生成结果会慢一下，然后可以看到多了一个device=‘cuda:0’和grad_fn=<CopyBackwards>
六、Variable转Numpy与Numpy转Variable
1.值得注意的是，Variable里requires_grad 一般设置为 False，代码中为True则：
#变量转Numpy
e = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
f = e.numpy()
print(f)
会报如下错误：
Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead.
2.解决方法1：requires_grad改为False后，可以看到最后一行的Numpy类型的矩阵[4.]：
3.解决方法2：:将numpy()改为detach().numpy()，可以看到最后一行的Numpy类型的矩阵[4.]
#变量转Numpy
e = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
f = e.detach().numpy()
print(f)
代码变为：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn) #建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad) #矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)
#Variable放在GPU上
if torch.cuda.is_available():
d = c.cuda()
print(d)
#变量转Numpy
e = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
f = e.detach().numpy()
print(f)
结果为：
4.Numpy转Variable先是转为Tensor再转为Variable：
#转换为Tensor
g = torch.from_numpy(f)
print(g)
#转换为Variable
g = Variable(g,requires_grad = True)
print(g)
代码变为：
import torch
#创建Variable
a = torch.autograd.Variable()
print(a)
b = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]]))
print(b)
print(b.data)
print(b.grad)
print(b.grad_fn) #建立计算图
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad = True)
print(x)
w = Variable(torch.Tensor([3]),requires_grad = True)
print(w)
b = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
print(b)
y1 = w * x + b
print(y1)
y2 = w * x + b * x
print(y2)
#计算梯度
#y1.backward()
#print(x.grad)
#print(w.grad)
#print(b.grad)
a = Variable(torch.Tensor([5]),requires_grad = True)
y2.backward(a)
print(x.grad)
print(w.grad)
print(b.grad) #矩阵求导
c = torch.randn(3)
print(c)
c = Variable(c,requires_grad = True)
print(c)
y3 = c * 2
print(y3)
y3.backward(torch.FloatTensor([1, 0.1, 0.01]))
print(c.grad)
#Variable放在GPU上
if torch.cuda.is_available():
d = c.cuda()
print(d)
#变量转Numpy
e = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)
f = e.detach().numpy()
print(f)
#转换为Tensor
g = torch.from_numpy(f)
print(g)
#转换为Variable
g = Variable(g,requires_grad = True)
print(g)
结果为：
七、Variable总结
1.Variable和Tensor本质上没有区别，不过Variable会被放入一个计算图中，然后进行前向传播，反向传播，自动求导。
2.Variable有三个属性，可以通过构造函数结构求取梯度得到grad值和grad_fn值
3.Variable，Tensor和Numpy互相转化很方便，类型也比较兼容
二、PyTorch 入门实战—Variable（转）的更多相关文章
- shiro实战系列(二)之入门实战续
下面讲解基于实战系列一,所以相关的java文件获取pom.xml及其log4j文件同样适用于本次讲解. 一.Using Shiro Using Shiro 现在我们的 SecurityManager ...
- 一、PyTorch 入门实战—Tensor（转）
目录 一.Tensor的创建和使用 二.Tensor放到GPU上执行 三.Tensor总结 一.Tensor的创建和使用 1.概念和TensorFlow的是基本一致的,只是代码编写格式的不同.我们声明 ...
- 深度学习入门实战（二）-用TensorFlow训练线性回归
欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能 ...
- Pytorch入门——手把手教你MNIST手写数字识别
MNIST手写数字识别教程 要开始带组内的小朋友了,特意出一个Pytorch教程来指导一下 [!] 这里是实战教程,默认读者已经学会了部分深度学习原理,若有不懂的地方可以先停下来查查资料 目录 MNI ...
- Spark入门实战系列--2.Spark编译与部署（上）--基础环境搭建
[注] 1.该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用 ...
- Spark入门实战系列--6.SparkSQL（上）--SparkSQL简介
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是 ...
- Spark入门实战系列--6.SparkSQL（下）--Spark实战应用
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l 虚拟软件:VMwa ...
- JMeter学习-004-WEB脚本入门实战
此文为 JMeter 入门实战实例.我是 JMeter 初学菜鸟一个,因而此文适合 JMeter 初学者参阅.同时,因本人知识有限,若文中存在不足的地方,敬请大神不吝指正,非常感谢! 闲话少述,话归正 ...
- webpack快速入门——实战技巧：优雅打包第三方类库
下面说两种方法: 一. 1.引入jQuery,首先安装: cnpm install --save jquery 2.安装好后,在我们的entry.js中引入: import $ from 'jquer ...
随机推荐
- Java多线程同步工具类之CountDownLatch
在过去我们实现多线程同步的代码中,往往使用join().wait().notiyAll()等线程间通信的方式,随着JUC包的不断的完善,java为我们提供了丰富同步工具类,官方也鼓励我们使用工具类来实 ...
- java垃圾回收机制整理
一.垃圾回收器和finalize() java垃圾回收器只负责回收无用对象占据的内存资源.但是如果你的对象不是通过 new 创建的(所有的new 对象都往堆中开辟资源,在一个地方,方便清理/管理资源) ...
- MQ消息队列搭建命令及方法
MQ 是一款稳定.安全又可靠的消息传递中间件.它使用消息和队列来支持应用程序.系统.服务和文件之间的信息交换.它可以简化和加速多个平台中不同应用程序和业务数据的集成.支持各种 API 和语言,并可以在 ...
- php回调函数设计
<?php namespace Server; /** * 回调函数设计 * Class Server * @package Server */ class Server { public fu ...
- 15 | 过不了的坎：聊聊GUI自动化过程中的测试数据
- 高效 MacBook 工作环境配置，超实用！
作者:正鹏 & 隃墨 http://www.xialeizhou.com/?p=71 前言 工欲善其事,必先利其器,工具永远都是用来解决问题的,没必要为了工具而工具,一切工具都是为了能快速准确 ...
- Ceph原理动画演示
动图生动刻画Ceph的基本原理之集群搭建及数据写入流程:)
- HDU 1828：Picture（扫描线+线段树 矩形周长并）
题目链接 题意 给出n个矩形,求周长并. 思路 学了区间并,比较容易想到周长并. 我是对x方向和y方向分别做两次扫描线.应该记录一个pre变量,记录上一次扫描的时候的长度,对于每次遇到扫描线统计答案的 ...
- SPOJ STC02 - Antisymmetry（Manacher算法求回文串数）
http://www.spoj.com/problems/STC02/en/ 题意:给出一个长度为n的字符串,问其中有多少个子串s可以使得s = s按位取反+翻转. 例如样例:11001011. 10 ...
- django基础知识之上传图片:
上传图片 当Django在处理文件上传的时候,文件数据被保存在request.FILES FILES中的每个键为<input type="file" name="& ...