用PyTorch绘制函数的导数？

Question

我有此代码：

import torch
import matplotlib.pyplot as plt  
x=torch.linspace(-10, 10, 10, requires_grad=True)
y = torch.sum(x**2)
y.backward()
plt.plot(x.detach().numpy(), y.detach().numpy(), label='function')
plt.legend()

但是，我得到了这个错误：

ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (10,) and (1,)

Answer 1

我认为主要问题是您的尺寸不匹配。为什么不使用torch.sum？

这应该对您有用：

# %matplotlib inline added this line only for jupiter notebook
import torch
import matplotlib.pyplot as plt  
x = torch.linspace(-10, 10, 10, requires_grad=True)

y = x**2      # removed the sum to stay with the same dimensions
y.backward(x) # handing over the parameter x, as y isn't a scalar anymore
# your function
plt.plot(x.detach().numpy(), x.detach().numpy(), label='x**2')
# gradients
plt.plot(x.detach().numpy(), x.grad.detach().numpy(), label='grad')
plt.legend()

输出图：

您可以通过更多步骤获得更好的图像，我也将间隔更改为torch.linspace(-2.5, 2.5, 50, requires_grad=True)：

编辑评论：

此版本可绘制包含torch.sum的渐变：

# %matplotlib inline added this line only for jupiter notebook
import torch
import matplotlib.pyplot as plt  
x = torch.linspace(-10, 10, 10, requires_grad=True)

y = torch.sum(x**2) 
y.backward() 
print(x.grad)
plt.plot(x.detach().numpy(), x.grad.detach().numpy(), label='grad')
plt.legend()

输出：

tensor([-20.0000, -15.5556, -11.1111,  -6.6667,  -2.2222,   2.2222,
      6.6667,  11.1111,  15.5556,  20.0000])

图：

Answer 2

我假设您想绘制x**2的导数图。

然后，您需要在x和x.grad之间绘制图形不 x和y，即

plt.plot(x.detach().numpy(), x.grad.detach().numpy(), label='function')。