一、了解Variable

顧名思義，Variable就是 變量 的意思。實(shí)質(zhì)上也就是可以變化的量，區(qū)別于int變量，它是一種可以變化的變量，這正好就符合了反向傳播，參數(shù)更新的屬性。

具體來說，在pytorch中的Variable就是一個存放會變化值的地理位置，里面的值會不停發(fā)生片花，就像一個裝雞蛋的籃子，雞蛋數(shù)會不斷發(fā)生變化。那誰是里面的雞蛋呢，自然就是pytorch中的tensor了。(也就是說，pytorch都是有tensor計(jì)算的，而tensor里面的參數(shù)都是Variable的形式)。如果用Variable計(jì)算的話，那返回的也是一個同類型的Variable。

【tensor 是一個多維矩陣】

用一個例子說明，Variable的定義：

import torch

from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模塊

tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])

# 把雞蛋放到籃子里, requires_grad是參不參與誤差反向傳播, 要不要計(jì)算梯度

variable = Variable(tensor, requires_grad=True)

print(tensor)

"""

1 2

3 4

[torch.FloatTensor of size 2x2]

"""

print(variable)

"""

Variable containing:

1 2

3 4

[torch.FloatTensor of size 2x2]

"""

注：tensor不能反向傳播，variable可以反向傳播。

二、Variable求梯度

Variable計(jì)算時，它會逐漸地生成計(jì)算圖。這個圖就是將所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)都連接起來，最后進(jìn)行誤差反向傳遞的時候，一次性將所有Variable里面的梯度都計(jì)算出來，而tensor就沒有這個能力。

v_out.backward() # 模擬 v_out 的誤差反向傳遞

print(variable.grad) # 初始 Variable 的梯度

'''

0.5000 1.0000

1.5000 2.0000

'''

三、獲取Variable里面的數(shù)據(jù)

直接print(Variable) 只會輸出Variable形式的數(shù)據(jù)，在很多時候是用不了的。所以需要轉(zhuǎn)換一下，將其變成tensor形式。

print(variable) # Variable 形式

"""

Variable containing:

1 2

3 4

[torch.FloatTensor of size 2x2]

"""

print(variable.data) # 將variable形式轉(zhuǎn)為tensor 形式

"""

1 2

3 4

[torch.FloatTensor of size 2x2]

"""

print(variable.data.numpy()) # numpy 形式

"""

[[ 1. 2.]

[ 3. 4.]]

"""

擴(kuò)展

在PyTorch中計(jì)算圖的特點(diǎn)總結(jié)如下：

autograd根據(jù)用戶對Variable的操作來構(gòu)建其計(jì)算圖。

1、requires_grad

variable默認(rèn)是不需要被求導(dǎo)的，即requires_grad屬性默認(rèn)為False，如果某一個節(jié)點(diǎn)的requires_grad為True，那么所有依賴它的節(jié)點(diǎn)requires_grad都為True。

2、volatile

variable的volatile屬性默認(rèn)為False，如果某一個variable的volatile屬性被設(shè)為True，那么所有依賴它的節(jié)點(diǎn)volatile屬性都為True。volatile屬性為True的節(jié)點(diǎn)不會求導(dǎo)，volatile的優(yōu)先級比requires_grad高。

3、retain_graph

多次反向傳播(多層監(jiān)督)時，梯度是累加的。一般來說，單次反向傳播后，計(jì)算圖會free掉，也就是反向傳播的中間緩存會被清空【這就是動態(tài)度的特點(diǎn)】。為進(jìn)行多次反向傳播需指定retain_graph=True來保存這些緩存。

4、backward()

反向傳播，求解Variable的梯度。放在中間緩存中。

以上這篇PyTorch中的Variable變量詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python variable_PyTorch中的Variable变量详解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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