3.4 next_functions 设置 因为next_functions 是精髓,而 next_functions 是在 autograd 之中设置,于是我们需要看看初始化autograd 过程。然后才能知道如何设置 next_functions。 3.5 初始化autograd 我们以AccumulateGrad为例来看看如何初始化。 首先看看 AccumulateGrad
注意上图中张量e和张量c的 grad_fn属性分别指向的MulBackward 下面的 MulBackward节点的 next_functions列表中,第一个元素指向前一个 MulBackward节点,这是因为张量c是这个乘法算子的第一个输入,同时c只是中间节点而不是叶子节点,故不需要计算它的梯度,而是把梯度直接传给产生张量c的算子的 backward函数 调用e.backw...
上面的代码简单实现了 PyTorch 的反向传播,queue 可以设置成生产者、消费者模式,那么就可以用多线程并行计算了(当然实现这块需要 C++ 代码,python 多线程受 GIL 影响没有意义)。另外需要注意的是 next_functions 每个元素是个二元组,二元组第一个参数是导函数,第二个是前驱节点在导函数的参数位置,主要是解决 unbind...
一个节点通过边来获得 0 个或多个Tensor,节点执行计算之后会产生 0 个或多个Tensor。 节点的成员变量 next_functions 是一个 tuple 列表,此列表就代表本节点要输出到哪些其他 Function。列表个数就是这个 grad_fn 的 Edge 数目,列表之中每一个 tuple 对应一条 Edge 信息,内容就是 (Edge.function, Edge.input...
节点的成员变量 next_functions 是一个 tuple 列表,此列表就代表本节点要输出到哪些其他 Function。列表个数就是这个 grad_fn 的 Edge 数目,列表之中每一个 tuple 对应一条 Edge 信息,内容就是 (Edge.function, Edge.input_nr)。 边(Edge)就是运算操作之间的流向关系。
根据forward 过程中的 inputs 来计算 backward 函数的 flag (is_volatile, is_executable, next_functions) 然后将 forward 的输出 的 grad_fn 设置成 创建好的 backward 函数。 这样,函数节点就构成了一张 反向传导图!(通过不停的 .next_functions.next_functions) ...
我们可以用next_function 来查看之前的grad_fn。 print(loss.grad_fn) # MSELoss print(loss.grad_fn.next_functions[][]) # Linear print(loss.grad_fn.next_functions[][].next_functions[][]) # ReLU 梯度计算 有了Loss 之后我们就可以计算梯度: ...
next_functions = t5.grad_fn.next_functions 1. 2. 3. 4. 5. 6. 具体对应如下图: 2.2 分布式示例 接下来看看分布式的例子,这个例子就是官方设计中图例大致对应的代码,我们把 torch.mul(t3, t4) 命名为 t5,加入了 loss。 def worker0():
| next_functions +---> ... | | +---+ 0x02 TensorImpl 2.1 转嫁 PyTorch 之中大量使用了bridge设计模式,at::Tensor就是利用bridge模式把具体实现转交给TensorImpl完成。 classTORCH_APITensor {private:structunsafe_borrow_t{explicitunsafe_borrow_t()=default; };explicitTensor(unsafe_borrow_t,constTens...
print(loss.grad_fn)# MSELossprint(loss.grad_fn.next_functions[0][0])# Linearprint(loss.grad_fn.next_functions[0][0].next_functions[0][0])# ReLU 输出: <MseLossBackward object at0x7fab77615278> <AddmmBackward object at0x7fab77615940> ...