PyTorchs Autograd ist ein Berechnungsmodul, das automatische Differentiation durchführt und die Berechnung von Gradienten für Tensoren in neuronalen Netzwerken ermöglicht. Es ermöglicht es dir, einfach Gradienten bezüglich der Parameter des Netzwerks während des Trainings zu berechnen.

So funktioniert PyTorchs Autograd:

1. Verfolgen von Operationen:
Wenn du einen Tensor in PyTorch erstellst, hat er standardmäßig ein Flag namens `requires_grad`, das auf `False` gesetzt ist. Wenn du Gradienten für diesen Tensor berechnen möchtest, kannst du beim Erstellen `requires_grad=True` setzen. PyTorch beginnt dann, alle Operationen auf diesem Tensor zu verfolgen.

2. Aufbau eines Berechnungsgraphen: Wenn Operationen auf Tensoren mit `requires_grad=True` angewendet werden, baut PyTorch einen Berechnungsgraphen auf. Der Graph zeichnet die Abfolge der Operationen und die Beziehungen zwischen den Tensoren auf. Es bildet einen gerichteten azyklischen Graphen (DAG), der die Operationen und ihre Abhängigkeiten repräsentiert.

3. Vorwärtsdurchlauf: Während des Vorwärtsdurchlaufs werden die Operationen ausgeführt, und Zwischenergebnisse werden im Berechnungsgraphen gespeichert. Der Berechnungsgraph speichert auch die Gradientenfunktion für jede Operation, die für die Rückwärtspropagation verwendet wird.

4. Rückwärtsdurchlauf: Sobald der Vorwärtsdurchlauf abgeschlossen ist und die Ausgabe vorliegt, berechnet PyTorch automatisch die Gradienten mithilfe der Kettenregel der Differentialrechnung und führt den Rückwärtsdurchlauf durch. Es beginnt mit der endgültigen Ausgabe und durchläuft den Berechnungsgraphen zurück, wobei die Gradientenfunktionen jeder Operation angewendet werden, um die Gradienten der Parameter des Netzwerks zu berechnen.

5. Gradientakkumulation: Während der Rückwärtsdurchlauf fortschreitet, werden die Gradienten im entsprechenden `.grad`-Attribut der Tensoren akkumuliert. Diese Gradienten repräsentieren die Empfindlichkeit der Netzwerkausgabe gegenüber jedem Parameter.

6. Gradientenaktualisierung: Nachdem die Gradienten erhalten wurden, kannst du sie verwenden, um die Parameter des Netzwerks mit Optimierungsalgorithmen wie dem stochastischen Gradientenabstieg (SGD) zu aktualisieren. PyTorch bietet integrierte Optimierer, die diesen Prozess vereinfachen.

Indem du Autograd in PyTorch verwendest, musst du Gradienten nicht manuell ableiten und berechnen. Das Framework übernimmt automatisch den Differentiationsprozess, sodass du dich effizienter auf das Design und Training deiner neuronalen Netzwerkmodelle konzentrieren kannst.

Hinweis: Autograd kann auch außerhalb von neuronalen Netzwerken verwendet werden, um Gradienten für beliebige Berechnungsgraphen mit Tensoren, für die `requires_grad=True` gesetzt ist, zu berechnen. Diese Flexibilität macht PyTorchs Autograd für verschiedene maschinelle Lern- und Optimierungsaufgaben jenseits von Deep Learning nützlich.

Autogard in PyTorch
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