pytorch中的Variable——反向传播必备

什么是Variable？

• 在pytorch中tensor是tensor的数据格式，variable是variable的数据格式，那tensor和variable有什么区别呢？
  • variable是tensor的封装，其实variable也是tensor生成的（tensor是variable他爸）。
  • 在神经网络中，常需要反向传播这些的，所以需要各个节点是连接在一起的，是个计算图。
  • tensor的数据格式就好比星星之火，但是无法汇聚一起；等变成variable之后就可以慢慢燎原了。

Variable有三个技能（属性）：

• 一技能：

  • .data: 从variable中获得tensor本身

• 二技能：

  • .grad: 获得tensor的梯度（导数）

• 三技能：

  • .grad_fn：告诉你这个variable是通过什么方式获得的

生成tensor和Variable

import torch
from torch.autograd import Variable

# 生成tensor
get_tensor = torch.FloatTensor([[1,2], [3,4]])
print("tensor:", get_tensor, "|", "数据类型：", get_tensor.type())
# 由tensor转到Variable
variable = Variable(get_tensor, requires_grad=True)
print("Variable:", variable, "|", "数据类型：", variable.type())

分别用tensor和variable进行计算(接着上面代码进行)

# 比较一下计算
tensor_result = torch.mean(get_tensor*get_tensor)
print("tensor的均值：", tensor_result)
variable_result = torch.mean(variable*variable)
print("variable的均值", variable_result)

-----------------前两段代码似乎没发现tensor和variable有什么不同-----------------------

牢记：

• 上面说了Variable是可以燎原的，因为variable正在背后默默搭建计算图

• 那么所谓的计算图是什么呢？（比如神经网络中可以将一个个结点连接起来，用来反向传播计算误差）

• variable可以一次性将所有的variable里面修改的梯度都计算出来，tensor只是孤立的

用反向传播计算误差（接着上面代码进行）

# 反向传播
variable_result.backward()
print("初始variable的梯度(导数)：", variable.grad)

梯度计算过程:

variable_result = $\frac{1}{4} * \operatorname{sum}\left(\text { variable }^{*} \text { variable }\right)=\frac{1}{4} * \operatorname{sum}\left(\text { variable }^{2}\right)$41​∗sum( variable ∗ variable )=41​∗sum( variable 2)

$\frac{d(\text { variable result })}{d(\text { variable })}=\frac{1}{4} * 2 *$d( variable )d( variable result )​=41​∗2∗ (var iable) $=\frac{1}{2}$=21​ var iable $=\frac{1}{2} *\left[\begin{array}{ll}1 & 2 \\ 3 & 4\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll}0.5 & 1 \\ 1.5 & 2\end{array}\right]$=21​∗[13​24​]=[0.51.5​12​]