Pytorch強化練習之手動實現前向和反向傳播

pytorch的兩個核心特徵：

1.提供n維張量tensor，類似於numpy，但可以在gpu上執行。

2.提供搭建和訓練神經網路時的自動微分/求導機制。

本章節我們將使用全連線的relu網路作為執行示例。該網路將有乙個單一的隱藏層，並將使用梯度下降訓練，通過最小化網路輸出和真正 結果的歐幾里得距離，來擬合隨機生成的資料。

以下內容分別用numpy和torch實現。

import numpy as np

import torch
# numpy進行資料處理（定義陣列，前向、反向傳播等）
defnpbp()
:# n為批量大小；d_in為輸入維度；h為隱藏層維度；d_out為輸出維度
n, d_in, h, d_out =64,
1000
,100,10
# 建立隨機輸入、輸出資料
x = np.random.randn(n, d_in)
y = np.random.rand(n, d_out)
# 隨機初始化權重
w1 = np.random.rand(d_in, h)
w2 = np.random.rand(h, d_out)
# 學習率
learning_rate =1e-
6for i in
range
(500):
# 前向傳播，計算**值。
h = x.dot(w1)
h_relu = np.maximum(h,0)
y_pred = h_relu.dot(w2)
# 計算和列印損失
loss = np.square(y_pred - y)
.sum()
print
(i, loss)
# 反向傳播，計算loss對w1的梯度。注：列出鏈式求導公式
grad_y_pred =2*
(y_pred - y)
grad_w2 = h_relu.t.dot(grad_y_pred)
# 反向傳播，計算loss對w2的梯度
grad_h_relu = grad_y_pred.dot(w2.t)
grad_h = grad_h_relu.copy(
)        grad_h[h <0]
=0grad_w1 = x.t.dot(grad_h)
# 更新權重
w1 -= learning_rate * grad_w1
w2 -= learning_rate * grad_w2
# torch實現**
defptbp()
:    dtype = torch.
float
device = torch.device(
"cpu"
)# device = torch.device("cuda: 0")# 解除注釋可以在gpu上執行
# 定義變數
n, d_in, h, d_out =64,
1000
,100,10
# 建立隨機輸入輸出資料
x = torch.randn(n, d_in, device=device, dtype=dtype)
y = torch.randn(n, d_out, device=device, dtype=dtype)
# 隨機初始化權重
w1 = torch.randn(d_in, h, device=device, dtype=dtype)
w2 = torch.randn(h, d_out, device=device, dtype=dtype)
learning_rate =1e-
6for i in
range
(500):
# 前向傳播
h = x.mm(w1)
# (n, h)
h_relu = h.clamp(
min=0)
# 取大於0的值，小於0的值取0 (n, h)
y_pred = h_relu.mm(w2)
# (n, d_out)
# 計算列印損失
loss =
(y_pred - y)
.pow(2
).sum(
).item(
)print
(i, loss)
# 反向傳播
grad_y_pred =
2.0*
(y_pred - y)
# (n, d_out)
grad_w2 = h_relu.t(
).mm(grad_y_pred)
# (h, d_out)
grad_h_relu = grad_y_pred.mm(w2.t())
# (n, h)
grad_h = grad_h_relu.clone(
)# (n, h)
grad_h[h <0]
=0grad_w1 = x.t(
).mm(grad_h)
# (d_in, h)
# 梯度下降更新權重
w1 -= learning_rate * grad_w1
w2 -= learning_rate * grad_w2
if __name__ ==
'__main__'
:    npbp(
)    ptbp(
)

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