pytorch反向求导

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构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。搭建计算图的过程，称为“正向传播”，这个是需要我们自己动手的，因为我们需要设计我们模型的结构。由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，

import torch
x = torch.tensor(4.0,requires_grad=True)
x.requires_grad_(True)
y = torch.pow(x,2)
y.backward()
x.grad

tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

在tensor创建方法中有个requires_grad参数，这是表示tensor是否开启求导选项.默认是关闭的，这个参数是可以传递的例如：

import torch
x = torch.tensor([2.4,4.2],requires_grad=True)
y = torch.pow(x,2)
y.requires_grad

上面结果输出为True，当然也可以通过requires_grad_()方法设置

import torch
x =torch.arange(4.0)
print(x.requires_grad)
x.requires_grad_(True)
print(x.requires_grad)

backward(gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False)

在pytorch里面，默认：只能是【标量】对【标量】，或者【标量】对[向量/矩阵】求导。标量可以理解为数字，向量和矩阵理解为多维数组，
上面的例子都是标量对标量求导，下来在举一个标量对向量求导。

import torch
X = torch.randn(4)
W = torch.normal(0,0.01,(4,1)).reshape(4)
W.requires_grad_(True)
y = torch.dot(X,W)
y.backward()
W.grad

上面做了一个y=X*W的计算，其中X和W都是一个向量

如果我们需要向量对向量求导，那该怎么办呢？

这是就需要使用backward参数gradient了。

X = torch.arange(4.0)
X.requires_grad_(True)
y = X *X
y.backward(torch.ones_like(y))
X.grad

需要注意的是，gradient的维度是和最终的需要求导的那个y的维度是一样的，

下面是一张计算图

一个计算图在进行反向求导之后，为了节省内存，这个计算图就销毁了。 如果你想再次求导，就会报错

x = torch.arange(4.0)
x.requires_grad_(True)
y = 2 * x
p = torch.pow(y,2).sum()
p.backward()
p.backward()

上面第二次执行的p.backward()就会报错，当在第一个p.backward()中加retain_graph=True就不会报错，表示在执行backwark之后不会删除计算图