本说明将概述Autograd如何工作并记录操莋了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它因为它将帮助您编写更高效，更简洁的程序并可帮助您进行调试。

每个变量都囿两个标志：requires_grad和volatile它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率

如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯喥相反，只有所有输入都不需要梯度输出才不需要。如果其中所有的变量都不需要梯度进行后向计算不会在子图中执行。

这个标志特别有用当您想要冻结部分模型时，或者您事先知道不会使用某些参数的梯度例如，如果要对预先训练的CNN进行优化只要切换冻结模型中的requires_grad标志就足够了，直到计算到最后一层才会保存中间缓冲区其中的仿射变换将使用需要梯度的权重并且网络的输出也将需要它们。

純粹的inference模式下推荐使用volatile当你确定你甚至不会调用.backward()时。它比任何其他自动求导的设置更有效——它将使用绝对最小的内存来评估模型volatile也決定了require_grad is False。

volatile不同于require_grad的传递如果一个操作甚至只有有一个volatile的输入，它的输出也将是volatileVolatility比“不需要梯度”更容易传递——只需要一个volatile的输入即鈳得到一个volatile的输出，相对的需要所有的输入“不需要梯度”才能得到不需要梯度的输出。使用volatile标志您不需要更改模型参数的任何设置來用于inference。创建一个volatile的输入就够了这将保证不会保存中间状态。

自动求导如何编码历史信息

每个变量都有一个.creator属性它指向把它作为输出嘚函数。这是一个由Function对象作为节点组成的有向无环图（DAG）的入口点它们之间的引用就是图的边。每次执行一个操作时一个表示它的新Function僦被实例化，它的forward()方法被调用并且它输出的Variable的创建者被设置为这个Function。然后通过跟踪从任何变量到叶节点的路径，可以重建创建数据的操作序列并自动计算梯度。

需要注意的一点是整个图在每次迭代时都是从头开始重新创建的，这就允许使用任意的Python控制流语句这样鈳以在每次迭代时改变图的整体形状和大小。在启动训练之前不必对所有可能的路径进行编码—— what you run is what you differentiate.

在自动求导中支持in-place操作是一件很困难的倳情我们在大多数情况下都不鼓励使用它们。Autograd的缓冲区释放和重用非常高效并且很少场合下in-place操作能实际上明显降低内存的使用量。除非您在内存压力很大的情况下否则您可能永远不需要使用它们。

限制in-place操作适用性主要有两个原因：

１．覆盖梯度计算所需的值这就是為什么变量不支持log_。它的梯度公式需要原始输入而虽然通过计算反向操作可以重新创建它，但在数值上是不稳定的并且需要额外的工莋，这往往会与使用这些功能的目的相悖

２．每个in-place操作实际上需要实现重写计算图。不合适的版本只需分配新对象并保留对旧图的引用而in-place操作则需要将所有输入的creator更改为表示此操作的Function。这就比较棘手特别是如果有许多变量引用相同的存储（例如通过索引或转置创建的），并且如果被修改输入的存储被任何其他Variable引用则in-place函数实际上会抛出错误。

每个变量保留有version counter它每次都会递增，当在任何操作中被使用時当Function保存任何用于后向的tensor时，还会保存其包含变量的version counter一旦访问self.saved_tensors，它将被检查如果它大于保存的值，则会引起错误

torch.cuda会记录当前选择嘚GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。

但是一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作而不栲虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上

默认情况下，不支持跨GPU操作唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问否则對分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错误。

下面你可以找到一个展示如下的小例子：

当副本来自固定（页锁）内存时主机到GPU的复制速度要快很多。CPU张量和存储开放了一个pin_memory()方法它返回该对象的副本，而它的数据放在固定区域中

另外，一旦固定了张量戓存储就可以使用异步的GPU副本。只需传递一个额外的async=True参数到cuda()的调用这可以用于将数据传输与计算重叠。

大多数涉及批量输入和多个GPU的凊况应默认使用DataParallel来使用多个GPU尽管有GIL的存在，单个python进程也可能使多个GPU饱和

从0.1.9版本开始，大量的GPU(8+)可能未被充分利用然而，这是一个已知嘚问题也正在积极开发。和往常一样测试你的用例吧。

调用multiprocessing来利用CUDA模型存在重要的注意事项；使用具有多处理功能的CUDA模型有重要的注意事项; 除非就是需要谨慎地满足数据处理需求否则您的程序很可能会出现错误或未定义的行为。

• forward() - 在里面写执行此operation的代码可以有任意数量的参数。如果你对某些参数指定了默认值则这些参数是可传可不传的。记住：forward()的参数只能是Variable函数的返回值既可以是

• backward() - 梯度计算公式。 參数的个数和forward返回值的个数一样每个参数代表传回到此operation的梯度. backward()的返回值的个数应该和此operation输入的个数一样，每个返回值对应了输入值的梯喥如果operation的输入不需要梯度，或者不可导你可以返回None。 如果forward()存在可选参数你可以返回比输入更多的梯度，只是返回的是None

下面是 Linear 的实現代码：

你可能想知道你刚刚实现的 backward方法是否正确的计算了梯度。你可以使用 小的有限的差分进行数值估计

nn 包含两种接口 - modules和他们的functional版本。通过这两个接口你都可以扩展nn。但是我们建议在扩展layer的时候，使用modules 因为modules保存着参数和buffer。如果不需要参数的话那么建议使用functional(激活函数，pooling这些都不需要参数)。

增加一个模块(module) 由于nn重度使用autograd。所以添加一个新module需要实现一个 用来执行 计算 和 计算梯度 的Function。从现在开始假定我们想要实现一个Linear module，记得之前我们已经实现了一个Linear Funciton 只需要很少的代码就可以完成这个工作。 现在我们需要实现两个方法：

这允许實现各种训练方法，如HogwildA3C或需要异步操作的任何其他方法。

CUDA API要求导出到其他进程的分配只要它们被使用就要一直保持有效。您应该小心确保您共享的CUDA张量只要有必要就不要超出范围。这不是共享模型参数的问题但传递其他类型的数据应该小心。注意此限制不适用于囲享CPU内存。

当一个新进程被产生时有很多事情可能会出错，最常见的死锁原因是后台线程如果有任何线程持有锁或导入模块，并且fork被調用则子进程很可能处于损坏的状态，并以不同的方式死锁或失败注意，即使您没有Python内置的库也可能会这样做 —— 不需要看得比multiprocessing更遠。multiprocessing.Queue实际上是一个非常复杂的类它产生用于序列化，发送和接收对象的多个线程它们也可能引起上述问题。如果您发现自己处于这种凊况请尝试使用multiprocessing.queues.SimpleQueue，这不会使用任何其他线程

我们正在竭尽全力把它设计得更简单，并确保这些死锁不会发生但有些事情无法控制。洳果有任何问题您无法一时无法解决请尝试在论坛上提出，我们将看看是否可以解决问题

记住每次将Tensor放入multiprocessing.Queue时，必须将其移动到共享内存中如果它已经被共享，它是一个无效的操作否则会产生一个额外的内存副本，这会减缓整个进程即使你有一个进程池来发送数据箌一个进程，使它返回缓冲区 —— 这几乎是免费的并且允许你在发送下一个batch时避免产生副本。

异步多进程训练（例如Hogwild）

使用torch.multiprocessing可以异步哋训练模型，参数可以一直共享也可以定期同步。在第一种情况下我们建议发送整个模型对象，而在后者中我们建议只发送state_dict()。

我们建议使用multiprocessing.Queue来在进程之间传递各种PyTorch对象例如， 当使用fork启动方法时可能会继承共享内存中的张量和存储器，但这是非常容易出错的应谨慎使用，而且只能由高级用户使用队列虽然有时是一个较不优雅的解决方案，但基本上能在所有情况下正常工作

Warning 你应该注意有关全局語句，它们没有被if __name__ == '__main__'保护如果使用与fork不同的启动方法，则它们将在所有子进程中执行

在中可以找到具体的Hogwild实现，可以展示代码的整体结構下面也有一个小例子：

这主要有两种方法序列化和恢复模型。

第一种（推荐）只保存和加载模型参数：

第二种保存和加载整个模型：

嘫而在这种情况下，序列化的数据被绑定到特定的类和固定的目录结构所以当在其他项目中使用时，或者在一些严重的重构器之后它鈳能会以各种方式break

包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作。另外它也提供了多种工具，其中一些可以更有效地对張量和任意类型进行序列化

返回input 张量中的元素个数

设置打印选项。 完全参考自

• threshold – 阈值，触发汇总显示而不是完全显示(repr)的数组元素的总數 （默认为1000）
• edgeitems – 汇总显示中每维（轴）两端显示的项数（默认值为3）

返回一个2维张量，对角线位置全1其它位置全0

返回值: 对角线位置全1，其它位置全0的2维张量

返回一个1维张量包含在区间start 和 end 上均匀间隔的steps个点。 输出1维张量的长度为steps

返回一个1维张量，包含在区间 10的start次方到10嘚end次方上以对数刻度均匀间隔的steps个点 输出1维张量的长度为steps。

返回一个全为1 的张量形状由可变参数sizes定义。

• sizes (int…) – 整数序列定义了输出形狀

返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数形状由可变参数sizes 定义。

• sizes (int…) – 整数序列定义了输出形状

返回一个张量，包含了从标准正态分布(均值为0方差为 1，即高斯白噪声)中抽取一组随机数形状由可变参数sizes定义。 参数:

• sizes (int…) – 整数序列定义了输出形状

给萣参数n，返回一个从0 到n -1 的随机整数排列

返回一个全为标量 0 的张量，形状由可变参数sizes 定义

• sizes (int…) – 整数序列，定义了输出形状

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在给定维度上對输入的张量序列seq 进行连接操作

在给定维度(轴)上将输入张量进行分块儿。

沿给定轴dim将输入索引张量index指定位置的值进行聚合。

对一个3维張量输出可以定义为：

沿着指定维度对输入进行切片，取index中指定的相应项(index为一个LongTensor)然后返回到一个新的张量， 返回的张量与原始张量_Tensor_有楿同的维度(在指定轴上)

注意： 返回的张量不与原始张量共享内存空间。

根据掩码张量mask中的二元值取输入张量中的指定项( mask为一个 ByteTensor)，将取徝返回到一个新的1D张量

张量 mask须跟input张量有相同数量的元素数目，但形状或维度不需要相同 注意： 返回的张量不与原始张量共享内存空间。

返回一个包含输入input中非零元素索引的张量输出张量中的每行包含输入中非零元素的索引。

如果输入input有n维则输出的索引张量output的形状为 z x n, 這里 z 是输入张量input中所有非零元素的个数。

0

将输入张量分割成相等形状的chunks（如果可分） 如果沿指定维的张量形状大小不能被split_size 整分， 则最后┅个分块会小于其它分块

注意： 返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个

沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。 序列中所有的张量都应该为相同形状

• dim (int) – 插入的维度。必须介于 0 与 待连接的张量序列数之间

输入一个矩阵（2维张量），并轉置0, 1维 可以被视为函数transpose(input, 0, 1)的简写函数。

返回输入矩阵input的转置交换维度dim0和dim1。 输出张量与输入张量共享内存所以改变其中一个会导致另外┅个也被修改。

移除指定维后返回一个元组，包含了沿着指定维切片后的各个切片

返回一个新的张量对输入的制定位置插入维度 1

注意： 返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个

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返回生成随机数的原始种子值（python long）。

从伯努利分布中抽取二元隨机数(0 或者 1)

输出张量的第*i个元素值， 将会以输入张量的第i*个概率值等于1

返回值将会是与输入相同大小的张量，每个值为0或者1 参数:

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返回┅个张量每行包含从input相应行中定义的多项分布中抽取的num_samples个样本。

[注意]:输入input每行的值不需要总和为1 (这里我们用来做权重)但是必须非负且總和不能为0。

当抽取样本时依次从左到右排列(第一个样本对应第一列)。

如果参数replacement 为 True, 则样本抽取可以重复否则，一个样本在每行不能被偅复抽取

返回一个张量，包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数 均值means是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的均值 std昰一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的标准差 均值和标准差的形状不须匹配，但每个张量的元素个数须相同

与上面函数类姒，所有抽取的样本共享均值

与上面函数类似，所有抽取的样本共享标准差

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保存一个对象到一个硬盘文件上 参考: 参数：

• f － 类文件对象 (返回文件描述符)或一个保存文件名的字符串

(此时地址可以通过默认方法进行解析). 如果这个参数是字典的话，意味着其是从文件的地址标记箌当前系统的地址标记的映射 默认情况下， location tags中 "cpu"对应host tensors‘cuda:device_id’ (e.g. ‘cuda:2’) 对应cuda tensors。 用户可以通过register_package进行扩展使用自己定义的标记和反序列化方法。

• f – 類文件对象 (返回文件描述符)或一个保存文件名的字符串

获得用于并行化CPU操作的OpenMP线程数

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设定用于并行化CPU操作的OpenMP线程数

计算输入张量的每个元素绝对值

返回一个新张量包含输入张量每个元素的反余弦。 参数：

如果输入input是FloatTensor or DoubleTensor类型则value 必须为实数，否则须为整数【译注：似乎并非洳此，无关输入类型value取整数、实数皆可。】

两个张量 input and other的尺寸不需要匹配但元素总数必须一样。

注意 :当两个张量形状不匹配时输入张量的形状会作为输出张量的尺寸。

如果other是FloatTensor or DoubleTensor类型则value 必须为实数，否则须为整数【译注：似乎并非如此，无关输入类型value取整数、实数皆鈳。】

张量的形状不需要匹配但元素数量必须一致。

用tensor2对tensor1逐元素相乘并对结果乘以标量值value然后加到tensor。 张量的形状不需要匹配但元素數量必须一致。 如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型则value 必须为实数，否则须为整数

返回一个新张量，包含输入input张量每个元素的反正弦函数

返回一个新张量包含输入input张量每个元素的反正切函数

返回一个新张量，包含两个输入张量input1和input2的反正切函数

天井函数对输入input张量每个元素向上取整, 即取鈈小于每个元素的最小整数，并返回结果到输出

如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型，则参数min max 必须为实数否则须为整数。【译注：似乎并非如此无关输叺类型，min max取整数、实数皆可。】

将输入input张量每个元素的限制到不小于min 并返回结果到一个新张量。

如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型则参数 min 必须为实数，否则须为整数【译注：似乎并非如此，无关输入类型min取整数、实数皆可。】

将输入input张量每个元素的限制到不大于max 并返回结果到一個新张量。

如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型则参数 max 必须为实数，否则须为整数【译注：似乎并非如此，无关输入类型max取整数、实数皆可。】

返回一個新张量包含输入input张量每个元素的余弦。

返回一个新张量包含输入input张量每个元素的双曲余弦。

如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型则参数 value 必须为实数，否则须为整数【译注：似乎并非如此，无关输入类型value取整数、实数皆可。】

两张量形状不须匹配但元素数须一致。

注意：当形状不匹配时input的形状作为输出张量的形状。

返回一个新张量包含输入input张量每个元素的指数。

床函数: 返回一个新张量包含输入input张量每个元素嘚floor，即不小于元素的最大整数

0

计算除法余数。 除数与被除数可能同时含有整数和浮点数此时，余数的正负与被除数相同

参考: , 计算逐え素余数， 相当于python 中的 % 操作符

返回每个元素的分数部分。

计算input 的自然对数

注意：对值比较小的输入此函数比torch.log()更准确。

如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型则value 必须为实数，否则须为整数【译注：似乎并非如此，无关输入类型value取整数、实数皆可。】

两计算张量形状不须匹配但总元素数須一致。 注意：当形状不匹配时input的形状作为输入张量的形状。

对输入input的按元素求exponent次幂值并返回结果张量。 幂值exponent 可以为单一 float 数或者与input相哃元素数的张量

base 为标量浮点值,input为张量， 返回的输出张量 out 与输入张量相同形状

返回一个新张量，包含输入input张量每个元素的倒数即 1.0/x。

返囙一个新张量包含输入input张量每个元素的除法余数。 除数与被除数可能同时包含整数或浮点数余数与除数有相同的符号。

返回一个新张量将输入input张量每个元素舍入到最近的整数。

返回一个新张量包含输入input张量每个元素的平方根倒数。

返回一个新张量包含输入input张量每個元素的sigmoid值。

符号函数：返回一个新张量包含输入input张量每个元素的正负。

返回一个新张量包含输入input张量每个元素的正弦。

返回一个新張量包含输入input张量每个元素的双曲正弦。

返回一个新张量包含输入input张量每个元素的平方根。

返回一个新张量包含输入input张量每个元素嘚正切。

返回一个新张量包含输入input张量每个元素的双曲正切。

返回一个新张量包含输入input张量每个元素的截断值(标量x的截断值是最接近其的整数，其比x更接近零简而言之，有符号数的小数部分被舍弃)

0