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Automatic differentiation in PyTorch

主要内容

Pytorch是一个深度学习框架，提供了高性能的环境以及容易使用的自动微分模块，并能在不同设备上运行

Pytorch基于的一些项目

• Lua Torch
• Chainer
• HIPS Autograd

Pytorch的所基于项目的两个特性

• 动态，define-by-run execution
  在静态图中，计算图需要预先定义，然后符号地得到微分，在运行时带入数据计算，而动态图可以提供了更灵活的微分方式，这样可以提供灵活的控制流程
• 即时，eager execution
  一个eager framework在它带入实际数值时运行张量计算，而不是提前定义一个前向传播的计算图，计算图仅仅为了需要被微分的变量记录下来，不过这样做放弃了编译器对于整张图的优化

Pytorch的新特性

• 就地运算
• No tape，Pytorch采用的是reverse-mode automatic differentiation，而传统的这种方法需要记录一个tape来记录运算执行的顺序，而Pytorch摒弃了tape
• 核心算法由C++实现

接口

• Variable flags
  为不需要计算梯度的变量做标记，节约计算和存储资源，需要梯度的变量会被标记为require_grad=True，对于任意输入变量若被标记为require_grad=True，则输出变量也会自动标记为require_grad=True

• Hooks
  通过x.register_hook(lambda grad: print(grad))来随时检查x的梯度

• 扩展
  可以自定义微分操作

• 变量和它的转置等会共享内存