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《昇思 25 天学习打卡营第 6 天 | 函数式自动微分 》

活动地址：https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp
签名：Sam9029

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函数式自动微分

自动微分是深度学习中的一个核心概念，它允许我们自动计算模型参数的梯度，从而进行参数更新。在本章节中

将通过MindSpore框架来探索自动微分的原理和应用。

在MindSpore中，自动微分主要通过函数式编程范式来实现。这意味着我们可以通过定义函数来表达数学运算，然后利用MindSpore提供的grad和value_and_grad接口来获取梯度。

代码示例

首先，我们定义一个简单的单层线性变换模型：

import mindspore
from mindspore import nn, ops
from mindspore import Tensor, Parameterx = ops.ones(5, mindspore.float32)  # 输入张量
y = ops.zeros(3, mindspore.float32)  # 期望输出
w = Parameter(Tensor(np.random.randn(5, 3), mindspore.float32), name='w')  # 权重
b = Parameter(Tensor(np.random.randn(3), mindspore.float32), name='b')  # 偏置

接下来，我们定义计算损失的函数：

def function(x, y, w, b):z = ops.matmul(x, w) + b  # 正向传播loss = ops.binary_cross_entropy_with_logits(z, y)  # 计算损失return loss

使用grad函数计算梯度：

grad_fn = mindspore.grad(function, (2, 3))  # 对w和b求导
grads = grad_fn(x, y, w, b)  # 计算梯度
print(grads)  # 打印梯度

思考与讲解

在上述代码中，我们首先创建了输入数据x和期望输出y，以及模型参数w和b。通过Parameter类包装参数，使其成为可训练的参数。

在function函数中，我们实现了模型的正向传播过程，并计算了损失。通过grad函数，我们能够自动获取模型参数对损失的梯度，这是自动微分的魔力所在。

Stop Gradient

在某些情况下，我们可能不希望某个中间结果z对最终的梯度计算产生影响。这时，我们可以使用stop_gradient操作来截断梯度的传播：

def function_stop_gradient(x, y, w, b):z = ops.matmul(x, w) + bloss = ops.binary_cross_entropy_with_logits(z, y)return loss, ops.stop_gradient(z)

stop_gradient操作在深度学习中非常有用，尤其是在处理循环神经网络或者需要控制梯度流动的场景中。

神经网络梯度计算

在面向对象编程范式下，我们可以通过继承nn.Cell来构建神经网络模型。以下是一个简单的单层线性网络示例：

class Network(nn.Cell):def init(self):super().init()self.w = wself.b = bdef construct(self, x):z = ops.matmul(x, self.w) + self.breturn z

在构建模型和损失函数后，我们可以通过value_and_grad接口来实现反向传播：

model = Network()
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()
forward_fn = lambda x, y: loss_fn(model(x), y)
grad_fn = mindspore.value_and_grad(forward_fn, None, weights=model.trainable_params())
loss, grads = grad_fn(x, y)
print(grads)  # 打印梯度

通过面向对象的方式构建模型，我们可以更清晰地组织和管理模型的参数和行为。value_and_grad接口的使用，让我们能够方便地实现反向传播和梯度更新。

自动微分是深度学习框架中的一个强大工具，它简化了梯度计算的过程，使得我们能够专注于模型的设计和优化。通过MindSpore框架的学习和实践，我对自动微分有了更深入的理解。随着学习的深入，我相信我能够更好地应用这些知识来解决实际问题。