关于data参数以及detach函数的区别

在pytorch中tensor的detach和data的区别
detach()将tensor的内容复制到新的tensor中，而data将tensor的内容复制到当前tensor中。这两种方式在修改tensor的时候，都会将原本的tensor进行修改。重点是detach在你想要进行autograd的时候就会提醒

关于梯度计算

常用的求导步骤

要求导只需要做到两点：

1. 变量tensor是float或者其他复杂类型；
2. 将requires_grad指定为True；
3. 设置Variable，因为只有Variable是可以变的，而tensor则是不可以变的。
   求导的步骤：
4. 对需要求导的变量设置requires_grad设置以及Variable设置；
5. 对结果公式进行反向求导，那么那些requires_grad为True的就都会被求导
6. 导出结果，看你需要那个变量的求导结果，那么就可以直接用变量.grad

注意：结果为标量才可以进行求导，所以如果所求表达式结果为矩阵，那么就需要把对应矩阵的写在backward里

需要被计算梯度的变量：

• 类型为叶子节点（一般自己定义的节点计算叶子节点，而计算的节点就是非叶子节点）
• requires_grad=True
• 依赖该tensor的所有tensor的requires_grad=True。

import torch
from torch.autograd import Variable

#生成一个内容为[2,3]的张量，Varibale 默认是不要求梯度的，如果要求梯度，
#需要加上requires_grad=True来说明
a = Variable(torch.Tensor([[2,3]]),requires_grad=True)
print(a.type())
w = Variable(torch.ones(2,1),requires_grad=True)
out = torch.mm(a,w)

#括号里面的参数要传入和out维度一样的矩阵
#这个矩阵里面的元素会作为最后加权输出的权重系数
out.backward()
# out.backward()
print("gradients are:{}".format(w.grad.data))
print("gradients are:{}".format(a.grad.data))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

更通用的方式

那么就会有一种更为通用的求导方式：

1. 设置变量Variable以及requires_grad；
2. 设置表达式以及表达式对应的变量；
3. 对表达式变量进行求导：表达式变量.backward(对应矩阵表达)
   • 比如：out.backward(torch.FloatTensor([[1,1],[1,1]]))
4. 使用对应变量的导数：变量.grad
   • 如果需要是requires_grad以及在表达式的变量

import torch
from torch.autograd import Variable

#生成一个内容为[2,3]的张量，Varibale 默认是不要求梯度的，如果要求梯度，
#需要加上requires_grad=True来说明
a = Variable(torch.Tensor([[2,3],[1,2]]),requires_grad=True)
print(a.type())
w = Variable(torch.ones(2,2),requires_grad=True)
out = torch.mm(a,w)

#括号里面的参数要传入和out维度一样的矩阵
#这个矩阵里面的元素会作为最后加权输出的权重系数
out.backward(torch.FloatTensor([[1,1],[1,1]]))
# out.backward()
print("gradients are:{}".format(w.grad.data))
print("gradients are:{}".format(a.grad.data))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16