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我怎样才能得到火炬中震颤图的数据?

pytorch python

Juan Leni · 技术社区 · 6 年前

我有一些函数z(x,y),我想生成一个震动图(梯度的二维图)。像这样的:

为了做到这一点,我必须在线性网格上运行渐变,并将数据调整为matplotlib.quiver所做的格式。

一种简单的方法是在循环中向前和向后迭代:

范围(10)中的i的


对于范围(10)内的J:
x=焊炬张量(1.*i,要求“grad=true”)。
Y=焊炬张量(1.*j,需要_Grad=true)
Z=X**2+Y**2
后退()
打印(x.grad,y.grad)
< /代码> 

这显然是非常低效的。有一些关于如何从x,y生成一个线性网格的例子,但是我以后需要把网格改回正向公式的格式,得到梯度向量,然后把它们放回去,等等。

numpy中的一个简单例子是:

导入matplotlib.pyplot as plt
n=25
x_范围=np.linspace(-25,25,n)
y_范围=np.linspace(-25,25,n)
x,y=np.网格(x_范围,y_范围)
Z= x** 2 +y** 2
u,v=2×x,2*y
PLT.震动(x,y,u,v,z,alpha=.9)
< /代码> 

使用pytorch的标准方法是什么?有一些简单的例子吗?


为了做到这一点,我必须在线性网格上运行渐变,并将数据调整为matplotlib.quiver所做的格式。

一种简单的方法是在循环中向前和向后迭代:

for i in range(10):
    for j in range(10):
        x = torch.tensor(1. * i, requires_grad=True)
        y = torch.tensor(1. * j, requires_grad=True)
        z = x ** 2 + y ** 2
        z.backward()
        print(x.grad, y.grad)


这显然是非常低效的。有一些关于如何从x,y生成一个线性网格的例子,但是我以后需要把网格改回正向公式的格式,得到梯度向量并把它们放回去,等等。

numpy中的一个简单例子是:

import matplotlib.pyplot as plt
n = 25
x_range = np.linspace(-25, 25, n)
y_range = np.linspace(-25, 25, n)
X, Y = np.meshgrid(x_range, y_range)
Z = X**2 + Y**2
U, V = 2*X, 2*Y
plt.quiver(X, Y, U, V, Z, alpha=.9)


使用pytorch的标准方法是什么?有一些简单的例子吗?

1 回复 | 直到 6 年前

iacolippo 6 年前

您可以通过传递 torch.tensor s of ones来计算非标量的梯度。

导入matplotlib.pyplot as plt 进口火炬 #创建网格网格 n=25 A=火炬林空间(-25,25,N) B=焊炬。林空间(-25,25,N) X = A重复(n) y=b.重复(n,1).t().连续().视图(-1) x.要求_Grad=真 Y.要求_Grad=真 Z= x** 2 +y** 2 #这条线将计算梯度 Torch.Signed.Backward([Z],[Torch.ones(x.size()),Torch.ones(y.size())]) #分离到绘图 plt.quiver(x.detach(),y.detach(),x.grad,y.grad,z.detach(),alpha=0.9) 显示() < /代码>


   
    
     如果需要重复执行此操作,则需要将渐变归零(set
     
      x.grad=y.grad=none.
      
       )。
      
     
    
    
     
     
     
      
       
      
     
     
     
     
      如果需要重复进行此操作,则需要将渐变归零(设置
      
       x.grad = y.grad = None
      
      )