变量 (Variable)
Tensor不能反向传播。
variable可以反向传播。
什么是 Variable
import torch
from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块 # 先生鸡蛋
tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])
# 把鸡蛋放到篮子里, requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯度
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]
"""
Variable 计算, 梯度
t_out = torch.mean(tensor*tensor) # x^2
v_out = torch.mean(variable*variable) # x^2
print(t_out)
print(v_out) # 7.5
到目前为止, 我们看不出什么不同, 但是时刻记住, Variable 计算时, 它在背景幕布后面一步步默默地搭建着一个庞大的系统, 叫做计算图, computational graph. 这个图是用来干嘛的? 原来是将所有的计算步骤 (节点) 都连接起来, 最后进行误差反向传递的时候, 一次性将所有 variable 里面的修改幅度 (梯度) 都计算出来, 而 tensor 就没有这个能力啦.
v_out.backward() # 模拟 v_out 的误差反向传递 # 下面两步看不懂没关系, 只要知道 Variable 是计算图的一部分, 可以用来传递误差就好.
# v_out = 1/4 * sum(variable*variable) 这是计算图中的 v_out 计算步骤
# 针对于 v_out 的梯度就是, d(v_out)/d(variable) = 1/4*2*variable = variable/2 print(variable.grad) # 初始 Variable 的梯度 ,v_out对variable求导。
'''
0.5000 1.0000
1.5000 2.0000
'''
获取 Variable 里面的数据
直接print(variable)
只会输出 Variable 形式的数据, 在很多时候是用不了的(比如想要用 plt 画图), 所以我们要转换一下, 将它变成 tensor 形式.
print(variable) # Variable 形式
"""
Variable containing:
1 2
3 4
[torch.FloatTensor of size 2x2]
""" print(variable.data) # tensor 形式
"""
1 2
3 4
[torch.FloatTensor of size 2x2]
""" print(variable.data.numpy()) # numpy 形式
"""
[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]]
"""
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