打印next_functions可以看到,它是包含两个元素的元组tuple。其中,第一个元素表示x相关的操作记录,第二个元素表示y相关的操作记录。AddBackward0表示的是相加,而这个tuple中的PowBackward0则分别表示x**2与y**3的操作记录。以x为例,我们继续使用next_functions属性最终得到一个AccumulateGrad。在PyTorch的反向图计算中,...
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 的定义,这里省略了 AccumulateGrad 部分成员函数。从构...
next_functions] if type(gradients) is not tuple: gradients = (gradients, ) for grad, func in zip(gradients, functions): if type(func).__name__ == 'AccumulateGrad': if hasattr(func.variable, 'auto_grad'): func.variable.auto_grad = func.variable.auto_grad + grad else: func.variable...
最终调用的内容是fn(inputs),也就是grad_fn(loss)。 在执行outputs=call_function()结束后,还会通过遍历output,来获取后续task节点(next_functions)。 对于后续task,会判断该节点是否ready(也就是前置节点是否完成),如果ready了就会被放到ready queue中,供后续调度线程执行。 上述具体流程总结如下图: 最后总结来说,...
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。
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。
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 = {tuple:2}0= {tuple:2} (<AccumulateGrad object at0x7fb76e344978>,0)1= {tuple:2} (<AccumulateGrad object at0x7fb76e3447b8>,0) __len__ = {int}2requires_grad = {bool} True is_cuda = {bool} False is_leaf = {bool} False ...
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) ...
# 如果loss使用.grad_fn属性的属性向后移动,可查看网络结构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 3.3 更新权重 实践中使用的最简单的更新规则是随机梯度下降(SGD): ...