pytorch的梯度传递

• 1.requires_grad的传递
• • 1.1三种情况下的梯度传递
  • 1.2利用requires_grad=False冻结骨干网络
  • 1.3网络中的数据是记录梯度的

requires_gard 是tensor的一个属性，requires_gard=False表示不记录梯度，requires_gard=True表示记录张量的梯度。

每次的计算抽象为张量 A 与 B 做数学运算得到张量 C，C 是否记录梯度取决于 A 和 B的情况。

• A.requires_gard=False B.requires_gard=True ⇒ C.requires_gard=True

  A = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
  B = torch.tensor([4., 5., 6.], requires_grad=False)
  C = A + B
  C.requires_grad
  ---------------------------------------------------------------------------------
  True
  

• A.requires_gard=True B.requires_gard=False ⇒ C.requires_gard=True

  A = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=False)
  B = torch.tensor([4., 5., 6.], requires_grad=True)
  C = A + B
  C.requires_grad
  ----------------------------------------------------------------------------------
  True
  

• A.requires_gard=False B.requires_gard=False ⇒ C.requires_gard=False

  A = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=False)
  B = torch.tensor([4., 5., 6.], requires_grad=False)
  C = A + B
  C.requires_grad
  -----------------------------------------------------------------------------------
  False
  

由此可见，只有当输入都不需要记录梯度时，后续计算的张量才不记录梯度，只要有一个输入张量计算梯度，后续的张量均需要记录梯度

# 获得pytorch的预训练模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# 冻结model的梯度计算
for p in model.parameters():
    p.requires_grad = False
# 替换最上层的fc
model.fc = torch.nn.Linear(512, 100)
# 新创建的liner层默认requires_grad=True
optmizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001)

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
inputs = torch.randn(1, 3, 128, 128)
inputs.requires_grad
model(inputs).requires_grad
--------------------------------------------------------------------
False
True

虽然输入网络的tensor inputs 是不记录梯度的(requires_grad=False)，但是网络的参数记录梯度，导致中间层的输出数据和最终的输出数据的requires_grad=True。