Pytorch怎样打印梯度，具体方法及代码是什么-群英

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这篇文章主要讲解了“Pytorch怎样打印梯度，具体方法及代码是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Pytorch怎样打印梯度，具体方法及代码是什么”吧！

需求：

打印梯度，检查网络学习情况

net = your_network().cuda()
def train():
 ...
 outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
 for name, parms in net.named_parameters(): 
  print('-->name:', name, '-->grad_requirs:',parms.requires_grad, \
   ' -->grad_value:',parms.grad)
 ...

打印结果如下：

name表示网络参数的名字； parms.requires_grad 表示该参数是否可学习，是不是frozen的； parm.grad 打印该参数的梯度值。

补充：pytorch的梯度计算

看代码吧~

import torch
from torch.autograd import Variable
x = torch.Tensor([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])  #grad_fn是None
x = Variable(x, requires_grad=True)
y = x + 2
z = y*y*3
out = z.mean()
#x->y->z->out
print(x)
print(y)
print(z)
print(out)
#结果:
tensor([[1., 2., 3.],
        [4., 5., 6.]], requires_grad=True)
tensor([[3., 4., 5.],
        [6., 7., 8.]], grad_fn=<AddBackward>)
tensor([[ 27.,  48.,  75.],
        [108., 147., 192.]], grad_fn=<MulBackward>)
tensor(99.5000, grad_fn=<MeanBackward1>)

若是关于graph leaves求导的结果变量是一个标量，那么gradient默认为None，或者指定为“torch.Tensor([1.0])”

若是关于graph leaves求导的结果变量是一个向量，那么gradient是不能缺省的，要是和该向量同纬度的tensor

out.backward()
print(x.grad)
#结果:
tensor([[3., 4., 5.],
        [6., 7., 8.]])
#如果是z关于x求导就必须指定gradient参数：
gradients = torch.Tensor([[2.,1.,1.],[1.,1.,1.]])
z.backward(gradient=gradients)
#若z不是一个标量，那么就先构造一个标量的值：L = torch.sum(z*gradient)，再关于L对各个leaf Variable计算梯度
#对x关于L求梯度
x.grad
#结果:
tensor([[36., 24., 30.],
        [36., 42., 48.]])

错误情况

z.backward()
print(x.grad) 
#报错:RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs只能为标量创建隐式变量
    
x1 = Variable(torch.Tensor([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])) 
x2 = Variable(torch.arange(4).view(2,2).type(torch.float), requires_grad=True)
c = x2.mm(x1)
c.backward(torch.ones_like(c))
# c.backward()
#RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs
print(x2.grad)

从上面的例子中，out是常量，可以默认创建隐变量，如果反向传播的不是常量，要知道该矩阵的具体值，在网络中就是loss矩阵，方向传播的过程中就是拿该归一化的损失乘梯度来更新各神经元的参数。