我正在努力实现 研究论文 中的一项技术，我需要计算相对于数据标签的梯度。这是我正在遵循的方法：
计算损失相对于模型参数 (grad1) 的梯度。 计算 grad1 相对于数据标签的梯度。 但是，我遇到一个问题，即相对于数据标签的梯度始终为“无”。似乎数据标签（y）不是计算图的一部分（y.grad_fn 返回 None）。
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.nn.utils import parameters_to_vector
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# Load CIFAR10 dataset
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=1, shuffle=True)
model = LeNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# Get a batch of data
x, y = next(iter(trainloader))
y = y.float().requires_grad_(True)
output = model(x)
loss = criterion(output, y.long())
first_order_grads = torch.autograd.grad(loss, model.parameters(), create_graph=True)
Jm_list = []
for grad in first_order_grads:
if grad is not None:
for grad_element in parameters_to_vector(grad):
Jm = torch.autograd.grad(grad_element, y, retain_graph=True, allow_unused=True)[0]
Jm_list.append(Jm)
我正在寻找两点建议：
如何在计算图中包含数据标签？ 是否有其他方法可以有效计算数据标签的梯度？ 任何对类似实现的见解或参考将不胜感激！
你观察到数据标签（y）的梯度始终为“无”是正确的，因为标签没有被视为计算图的一部分，你代码中的
y
张量和计算损失的
y
之间存在断开连接。
以下是解决此问题并在 PyTorch 中计算数据标签梯度的方法：
- 在计算图中嵌入标签：
你不是将标签作为输入传递给损失函数，而是需要创建一个可学习的参数，该参数代表标签的嵌入，并在计算损失时使用该嵌入。这样，嵌入将成为计算图的一部分，你就可以计算其梯度。
```python import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.nn.utils import parameters_to_vector
# ...（模型和数据加载器定义与之前相同）...
model = LeNet() criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 获取一批数据 x, y = next(iter(trainloader))
# 创建一个可学习的标签嵌入 y_embed = nn.Parameter(torch.randn(y.size(0), 10, requires_grad=True)) # 10 是类别数
output = model(x)
# 使用标签嵌入计算损失 loss = criterion(output, y_embed)
first_order_grads = torch.autograd.grad(loss, model.parameters(), create_graph=True)
Jm_list = [] for grad in first_order_grads: if grad is not None: for grad_element in parameters_to_vector(grad): # 计算相对于标签嵌入的梯度 Jm = torch.autograd.grad(grad_element, y_embed, retain_graph=True)[0] Jm_list.append(Jm) ```
- 替代梯度计算方法：
或者，你可以探索使用影响函数等方法来近似数据标签的梯度。影响函数量化了训练集中单个数据点对模型参数的影响。这些方法通常涉及使用 Hessian 向量积，并且在计算上可能比直接计算梯度更昂贵，但它们可以提供有价值的见解。
你可以在以下资源中找到有关影响函数的更多信息：
请记住，计算相对于数据标签的梯度是一个非平凡的问题，你选择的方法将取决于你的特定目标和资源约束。
标签：python,pytorch From： 78780584