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自动微分是深度学习中的一个核心概念它允许我们自动计算模型参数的梯度从而进行参数更新。在本章节中
将通过MindSpore框架来探索自动微分的原理和应用。
在MindSpore中自动微分主要通过函数式编程范式来实现。这意味着我们可以通过定义函数来表达数学运算然后利用MindSpore提供的grad和value_and_grad接口来获取梯度。
代码示例
首先我们定义一个简单的单层线性变换模型
import mindspore
from mindspore import nn, ops
from mindspore import Tensor, Parameterx ops.ones(5, mindspore.float32) # 输入张量
y ops.zeros(3, mindspore.float32) # 期望输出
w Parameter(Tensor(np.random.randn(5, 3), mindspore.float32), namew) # 权重
b Parameter(Tensor(np.random.randn(3), mindspore.float32), nameb) # 偏置接下来我们定义计算损失的函数
def function(x, y, w, b):z ops.matmul(x, w) b # 正向传播loss ops.binary_cross_entropy_with_logits(z, y) # 计算损失return loss使用grad函数计算梯度
grad_fn mindspore.grad(function, (2, 3)) # 对w和b求导
grads grad_fn(x, y, w, b) # 计算梯度
print(grads) # 打印梯度思考与讲解
在上述代码中我们首先创建了输入数据x和期望输出y以及模型参数w和b。通过Parameter类包装参数使其成为可训练的参数。
在function函数中我们实现了模型的正向传播过程并计算了损失。通过grad函数我们能够自动获取模型参数对损失的梯度这是自动微分的魔力所在。
Stop Gradient
在某些情况下我们可能不希望某个中间结果z对最终的梯度计算产生影响。这时我们可以使用stop_gradient操作来截断梯度的传播
def function_stop_gradient(x, y, w, b):z ops.matmul(x, w) bloss ops.binary_cross_entropy_with_logits(z, y)return loss, ops.stop_gradient(z)stop_gradient操作在深度学习中非常有用尤其是在处理循环神经网络或者需要控制梯度流动的场景中。
神经网络梯度计算
在面向对象编程范式下我们可以通过继承nn.Cell来构建神经网络模型。以下是一个简单的单层线性网络示例
class Network(nn.Cell):def init(self):super().init()self.w wself.b bdef construct(self, x):z ops.matmul(x, self.w) self.breturn z在构建模型和损失函数后我们可以通过value_and_grad接口来实现反向传播
model Network()
loss_fn nn.BCEWithLogitsLoss()
forward_fn lambda x, y: loss_fn(model(x), y)
grad_fn mindspore.value_and_grad(forward_fn, None, weightsmodel.trainable_params())
loss, grads grad_fn(x, y)
print(grads) # 打印梯度通过面向对象的方式构建模型我们可以更清晰地组织和管理模型的参数和行为。value_and_grad接口的使用让我们能够方便地实现反向传播和梯度更新。
自动微分是深度学习框架中的一个强大工具它简化了梯度计算的过程使得我们能够专注于模型的设计和优化。通过MindSpore框架的学习和实践我对自动微分有了更深入的理解。随着学习的深入我相信我能够更好地应用这些知识来解决实际问题。
