Tensor

Tensor（张量）是Pytorch中的基础计算单位，和numpy中的ndarray一样都是表示一个多维矩阵，不同的地方在于：Tensor既可以在CPU上运算也可以在GPU上进行运算，而ndarray只能在CPU上进行计算。

Tensor有三个重要的属性：

data：保存张量的值；
grad：保存该张量的梯度；
grad_fn：指向一个用于反向传播计算输入梯度的Function对象；

在创建Tensor默认是不使用梯度的，如果需要进行梯度计算需要设置属性：requires_grad = True

Autograd

Autograd是Pytorch的核心模块，该模块实现了深度学习算法的反向传播（BP）求导过程。在Pytorch中所有作用在Tensor上的操作，Autograd都能为其提供自动微分求导的操作。

在创建Tensor时，同设置属性requires_grad为True声明该Tensor需要计算梯度。
用户手动创建的Tensor的grand_fn属性默认是None。
在这里插入图片描述
在张量进行操作之后grad_fn就回被赋值为一个新的函数，该函数指向创建了该Tensor的Function对象。

Tensor 和 Function 共同组成一个非循环图，通过grad_fn属性记录了Tensor完整的计算历史。

Autograd过程解析

可以使用python的 dir()函数来查看变量z的详情：

['__abs__',
...
 '__array_priority__',
...
 '__lshift__',
 '__lt__',
...
 '__ne__',
 '__neg__',
...
 '__reversed__',
 '__rfloordiv__',
 '__rmul__',
 '__rpow__',
...
 'data',
 'data_ptr',
 'dense_dim',
...
 'diag',
 'diag_embed',
...
 'grad',
 'grad_fn',
 'gt',
 'gt_',
 'half',
 'hardshrink',
 'histc',
 'ifft',
 ...
 'is_coalesced',
 'is_complex',
 'is_contiguous',
 'is_cuda',
 'is_distributed',
 'is_floating_point',
 'is_leaf',
 'is_nonzero',
...
 'is_signed',
 'is_sparse',
 'isclose',
 'item',
 ...
 'var',
 'view',
...
 'zero_']

除去python中特有的属性和方法之外，有一个属性is_leaf比较特殊。在pytorch中手动创建的Tensor（如：x，y）是叶子节点 即 is_leaf的属性是True；通过运算得到的Tensor（如：z）是非叶子节点即is_leaf的属性为：False。
在这里插入图片描述
当调用 backward() 方法时，Autograd通过 grad_fn 更新Tensor的 grad 。

如上图所示，z.grad_fn 是 <AddBackward0 at 0x23f3275e7f0>，从名字可以看出这是一个关于 Add 运算的反向传播求梯度函数。
可以使用python的 dir()函数来查看变量z.grad_fn的详情：
在这里插入图片描述
可以看到 z.grad_fn 有一个属性 next_functions ：

从上图可以看到：z.grad_fn.next_functions 是一个长度为2的元组（因为 z = x**2 + y**3），内容是关于 Pow 运算的反向传播函数。

继续深挖：

在这里插入图片描述
发现 z.grad_fn.next_functions[0][0].next_functions 的类型是 AccumulateGrad，在Pytorch中 AccumulateGrad 类型是 叶子节点 类型，也就是 计算图的终点。
AccumulateGrad 类中有一个 .variable 属性指向叶子节点。

观察发现 x_leaf.variable 和 x 的值相同，那么它们会不会是同一个变量？可以通过id()函数查看下。
在这里插入图片描述
测试发现它们的 id 一模一样。

结论

所以可以总结出Pytorch自动求导的过程：

当反向求导执行 z.backward() 时会调用 z.grad_fn 引用的 Function 对象进行反向传播求导；
这个操作会遍历 grad_fn 的 next_functions ，然后分别遍历其中的 Function 执行求导操作，该递归操作直到 AccumulateGrad（叶子节点） 结束；
计算出的结果保存在他们对应的 variable 所引用的变量（x, y）的 grad 属性里面；
求导结束，所有的叶子节点的 grad 都得到相应的更新；

引用

https://github.com/zergtant/pytorch-handbook

来源：https://blog.csdn.net/dendi_hust/article/details/100016611

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求导

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Pytorch——自动求导机制

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Autograd过程解析

结论

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