在pytorch中实现只让指定变量向后传播梯度

背景介绍

在深度学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，通过不断地沿着梯度的反方向更新权重，使得模型的损失函数不断减小。然而，在实际应用中，我们可能只想让某些变量参与梯度下降，而不是所有的变量都进行梯度更新。比如，我们在进行模型微调的时候，可能希望冻结一个部分的参数，只更新另一部分的参数，或者对某些参数进行特殊的处理。在这种情况下，就需要对梯度进行控制，只让指定的变量进行梯度的传递和更新。

在pytorch中的实现

让部分参数不参与梯度计算

在pytorch中，我们可以通过将需要训练的参数的requires_grad属性设置为True或False来控制梯度是否进行传递和更新。如果一个参数的requires_grad属性为False，则它不会参与梯度计算，也就不会被更新。下面是一个例子，演示如何让一个网络的一部分参数不参与梯度计算：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 5)
        self.fc3 = nn.Linear(5, 2)
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        # 将fc3层的参数设置为不参与梯度计算
        with torch.no_grad():
            x = self.fc3(x)
        return x
net = Net()
optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, net.parameters()), lr=0.1, momentum=0.9)

在这个例子中，我们将网络的第三层fc3的参数设置为不参与梯度计算，使用torch.no_grad()上下文管理器，将x传入fc3后得到的结果（也就是模型的输出）是不会被记录梯度的，因此也就不会被更新。使用filter(lambda p: p.requires_grad, net.parameters())可以获取所有需要进行梯度更新的参数。

只需要某些变量的梯度值

除了让某些参数不参与梯度计算，我们还可以根据需要只获取某些变量的梯度值，而不是所有变量的梯度值。我们可以通过使用backward()方法的grad_tensors参数来实现这个目的。这个参数用来指定梯度计算中的权重，可以让我们指定只计算某些变量的梯度，而不计算其他变量的梯度。

下面是一个例子，演示如何只计算某些变量的梯度：

import torch
x = torch.ones((2, 2), requires_grad=True)
y = x * 2
z = y * y + 3
# 只计算y的梯度
z.backward(torch.ones_like(y))
print("dx/dy:", y.grad)
print("dx/dx:", x.grad)

在这个例子中，我们只计算y的梯度，而不计算z对x的梯度。通过backward()方法的grad_tensors参数，我们可以指定梯度计算中的权重，使得只有指定的变量的梯度会被计算。输出结果中，x.grad的结果为None，因为这个变量的梯度没有被计算。

只对某些变量进行梯度更新

除了控制梯度的传递和获取，我们还可以根据需要只对某些变量进行梯度更新，而不是所有变量都进行梯度更新。为了实现这个目的，pytorch提供了多种方法，比如通过指定参数的group，或者使用动态图变量（autograd.Variable）等方式。这里我们介绍其中一种比较常见的方式：使用optimizer.param_groups。

下面是一个例子，演示如何只对网络的一部分参数进行梯度更新：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 5)
        self.fc3 = nn.Linear(5, 2)
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.fc3(x)
        return x
net = Net()
# 将fc1层的参数设置为只更新学习率为0.1，其他参数学习率为0的参数组
optimizer = optim.SGD([
    {'params': net.fc1.parameters(), 'lr': 0.1},
    {'params': filter(lambda p: p.requires_grad and p not in net.fc1.parameters(), net.parameters()), 'lr': 0.0},
], momentum=0.9)

在这个例子中，我们将网络的第一层fc1的参数设置为只更新学习率为0.1，其他参数的学习率为0，使用optimizer.param_groups可以对参数进行分组，从而控制它们的梯度更新方式和学习率。注意，需要使用filter(lambda p: p.requires_grad and p not in net.fc1.parameters(), net.parameters())来获取需要被更新的剩余参数。

总结

本文介绍了在pytorch中如何只让指定的变量参与梯度传递和更新，主要包括让部分参数不参与梯度计算、只需要某些变量的梯度值和只对某些变量进行梯度更新三个方面。掌握这些技巧可以让我们更加灵活地控制模型的训练过程，提高模型的表现和效率。