pytorch神经网络问题

lqhenwunai

我现在有输入变量X， 经过神经网络变换后变成Y,  另一方面我想让损失函数定义为loss=g(Y)-ref_value, 其中g变换不涉及任何网络训练。

这种情况下，我怎么把loss的信息赋值给X的梯度？

FishC

在PyTorch中，要将loss的信息赋值给X的梯度，你可以使用自定义的backward函数来实现。以下是一个示例代码：

import torch# 定义输入变量X和参考值ref_valueX = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)ref_value = 5.0# 定义g函数def g(Y):    return Y + 1# 定义前向传播过程Y = g(X)# 定义损失函数loss = g(Y) - ref_value# 计算梯度loss.backward()# 输出X的梯度print(X.grad)

在这个示例中，我们首先定义了输入变量X和参考值ref_value，并将requires_grad参数设置为True，以便跟踪并计算X的梯度。然后，我们定义了g函数，并利用它对X进行变换得到Y。接下来，我们定义了损失函数，并用g(Y)减去ref_value得到loss。

通过调用backward()函数，PyTorch会根据计算图自动计算出各个变量的梯度。最后，我们可以通过访问X.grad属性来获得X的梯度信息。

请注意，由于g函数不涉及任何网络训练，所以这种方式计算的梯度只能在反向传播过程中使用，不能用于更新网络参数。

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lqhenwunai

FishC 发表于 2023-12-21 10:09
在PyTorch中，要将loss的信息赋值给X的梯度，你可以使用自定义的backward函数来实现。以下是一个示例代码： ...

为什么我打印的X的梯度显示的是None?

FishC

lqhenwunai 发表于 2023-12-21 13:33
为什么我打印的X的梯度显示的是None?

如果打印的X的梯度为None，可能有几种原因：

1. 你没有执行backward()函数。在PyTorch中，只有在调用backward()函数之后，才会计算梯度。请确保在计算完损失函数后调用了backward()函数。

2. X的requires_grad参数没有设置为True。如果你想计算某个变量的梯度，需要将其requires_grad参数设置为True。请确保已经将X的requires_grad参数设置为True。

3. X不是通过神经网络产生的变量。如果X不是通过神经网络的前向传播过程产生的变量，PyTorch无法自动跟踪梯度并计算梯度。请确保X是通过神经网络的前向传播过程产生的变量。

如果以上情况都不是问题，可以尝试检查其他部分的代码是否有错误或者重新运行程序。如果问题依然存在，可能需要更多的信息来帮助定位问题。

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lqhenwunai

这是我的相关代码，打印inp_data.grad，输出为None

  def train(self,inp_data):


        self.optimizer.zero_grad()
        gen_tensor  = self.forward(inp_data)


        myloss  = CustomLoss()
        loss    = myloss.ctable_loss(gen_tensor)
        loss.requires_grad_(True)




        self.info.counter += 1
        if self.info.counter%10==0:
            self.info.progress.append(loss.item())




        loss.backward()
        self.optimizer.step()
#       check_grad(inp_data)
        print(inp_data.grad)


        return loss,gen_tensor

FishC

lqhenwunai 发表于 2023-12-21 15:12
这是我的相关代码，打印inp_data.grad，输出为None
  ...

根据你提供的代码，我看到了几个问题：

1. `loss.requires_grad_(True)`：在PyTorch中，通过调用`requires_grad_()`函数设置requires_grad参数为True是没有必要的，因为在计算损失时，已经通过自动求导机制跟踪并计算了梯度。

2. `inp_data.grad`：打印输入变量`inp_data`的梯度是不正确的，因为在训练过程中，我们应该打印模型中可训练参数（如权重和偏置）的梯度。如果想要打印模型参数的梯度，可以使用`model.parameters()`来获取模型参数，然后打印每个参数的`grad`属性。

3. `CustomLoss()`：请确保自定义的损失函数`CustomLoss()`正确实现，并且能够计算对输入张量的梯度。你可以检查`ctable_loss()`函数是否正确计算了损失，并且损失函数所涉及的所有操作都支持自动求导。

以下是一个修改后的代码示例，以便更好地理解问题和解决方法：

def train(self, inp_data):    self.optimizer.zero_grad()    gen_tensor = self.forward(inp_data)    myloss = CustomLoss()    loss = myloss.ctable_loss(gen_tensor)    self.info.counter += 1    if self.info.counter % 10 == 0:        self.info.progress.append(loss.item())        # 打印模型参数的梯度    for param in self.parameters():        print(param.grad)    loss.backward()    self.optimizer.step()    return loss, gen_tensor

请注意，上述代码只是为了帮助你理解问题的所在，并未完全修复可能存在的问题。具体修复方法可能需要根据你的自定义损失函数和模型结构进行进一步的调试和修改。

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