grad

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API属性：命令式编程模式(动态图)

paddle.fluid.dygraph.grad ( outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False, no_grad_vars=None, backward_strategy=None ) [源代码]

对于每个 inputs ，计算所有 outputs 相对于其的梯度和。

参数

  • outputs (Variable|list(Variable)|tuple(Variable)) – 用于计算梯度的图的输出变量，或多个输出变量构成的list/tuple。
  • inputs (Variable|list(Variable)|tuple(Variable)) - 用于计算梯度的图的输入变量，或多个输入变量构成的list/tuple。该API的每个返回值对应每个 inputs 的梯度。
  • grad_outputs (Variable|list(Variable|None)|tuple(Variable|None), 可选) - outputs 变量梯度的初始值。若 grad_outputs 为None，则 outputs 梯度的初始值均为全1的Tensor。若 grad_outputs 不为None，它必须与 outputs 的长度相等，此时，若 grad_outputs 的第i个元素为None，则第i个 outputs 的梯度初始值为全1的Tensor；若 grad_outputs 的第i个元素为Variable，则第i个 outputs 的梯度初始值为 grad_outputs 的第i个元素。默认值为None。
  • retain_graph (bool, 可选) - 是否保留计算梯度的前向图。若值为True，则前向图会保留，用户可对同一张图求两次反向。若值为False，则前向图会释放。默认值为None，表示值与 create_graph 相等。
  • create_graph (bool, 可选) - 是否创建计算过程中的反向图。若值为True，则可支持计算高阶导数。若值为False，则计算过程中的反向图会释放。默认值为False。
  • only_inputs (bool, 可选) - 是否只计算 inputs 的梯度。若值为False，则图中所有叶节点变量的梯度均会计算，并进行累加。若值为True，则只会计算 inputs 的梯度。默认值为True。only_inputs=False功能正在开发中，目前尚不支持。
  • allow_unused (bool, 可选) - 决定当某些 inputs 变量不在计算图中时抛出错误还是返回None。若某些 inputs 变量不在计算图中（即它们的梯度为None），则当allowed_unused=False时会抛出错误，当allow_unused=True时会返回None作为这些变量的梯度。默认值为False。
  • no_grad_vars (Variable|list(Variable)|tuple(Variable)|set(Variable), 可选) - 指明不需要计算梯度的变量。默认值为None。
  • backward_strategy (BackwardStrategy, 可选) - 计算梯度的策略。详见 BackwardStrategy 。默认值为None。

返回

变量构成的tuple，其长度等于 inputs 中的变量个数，且第i个返回的变量是所有 outputs 相对于第i个 inputs 的梯度之和。

返回类型

tuple

代码示例 1

  1. import paddle.fluid as fluid
  3. def test_dygraph_grad(create_graph):
  4.     with fluid.dygraph.guard():
  5.         x = fluid.layers.ones(shape=[1], dtype='float32')
  6.         x.stop_gradient = False
  7.         y = x * x
  9.         # Since y = x * x, dx = 2 * x
  10.         dx = fluid.dygraph.grad(
  11.                 outputs=[y],
  12.                 inputs=[x],
  13.                 create_graph=create_graph,
  14.                 retain_graph=True)[0]
  16.         z = y + dx
  18.         # If create_graph = False, the gradient of dx
  19.         # would not be backpropagated. Therefore,
  20.         # z = x * x + dx, and x.gradient() = 2 * x = 2.0
  22.         # If create_graph = True, the gradient of dx
  23.         # would be backpropagated. Therefore,
  24.         # z = x * x + dx = x * x + 2 * x, and
  25.         # x.gradient() = 2 * x + 2 = 4.0
  27.         z.backward()
  28.         return x.gradient()
  30. print(test_dygraph_grad(create_graph=False)) # [2.]
  31. print(test_dygraph_grad(create_graph=True)) # [4.]

代码示例 2

  1. import paddle.fluid as fluid
  3. fluid.enable_dygraph()
  5. def test_dygraph_grad(grad_outputs=None):
  6.     x = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], value=2.0, dtype='float32')
  7.     x.stop_gradient = False
  9.     y1 = x * x
  10.     y2 = x * 3
  12.     # If grad_outputs=None, dy1 = [1], dy2 = [1].
  13.     # If grad_outputs=[g1, g2], then:
  14.     #    - dy1 = [1] if g1 is None else g1
  15.     #    - dy2 = [1] if g2 is None else g2
  17.     # Since y1 = x * x, dx = 2 * x * dy1.
  18.     # Since y2 = x * 3, dx = 3 * dy2.
  19.     # Therefore, the final result would be:
  20.     # dx = 2 * x * dy1 + 3 * dy2 = 4 * dy1 + 3 * dy2.
  22.     dx = fluid.dygraph.grad(
  23.         outputs=[y1, y2],
  24.         inputs=[x],
  25.         grad_outputs=grad_outputs)[0]
  27.     return dx.numpy()
  29. THREE = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], value=3.0, dtype='float32')
  30. FOUR = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], value=4.0, dtype='float32')
  32. # dy1 = [1], dy2 = [1]
  33. print(test_dygraph_grad(None)) # [7.]
  35. # dy1 = [1], dy2 = [4]
  36. print(test_dygraph_grad([None, FOUR])) # [16.]
  38. # dy1 = [4], dy2 = [1]
  39. print(test_dygraph_grad([FOUR, None])) # [19.]
  41. # dy1 = [3], dy2 = [4]
  42. print(test_dygraph_grad([THREE, FOUR])) # [24.]