fluid.backward
- append_backward
- gradients

fluid.backward

Source English

append_backward

Source English

paddle.fluid.backward.appendbackward(_loss, parameter_list=None, no_grad_set=None, callbacks=None)
将向 main_program 追加 backward 。

完整的神经网络训练由前向和反向传播组成。但是当我们配置网络时，我们只需要指定其前向部分。通过该功能，根据前向部分自动生成反向部分。

在大多数情况下，用户无需手动调用此功能。它将由优化程序的最小化函数自动调用。

参数：
- loss （Variable）- 网络的损失变量。
- parameter_list （list [string] | None）- 优化器需要更新的参数名称。如果为None，则将更新所有参数。默认值：None。
- no_grad_set （set | None）- block 0中变量的梯度应该被忽略。所有 block 中带有 step_gradient = True 的所有变量都将自动添加到此集合中。默认值：None。
- callbacks （list [callable object] | None）- 回调用于在反向传播构建中执行一些自定义作业。每次将新的梯度运算符添加到程序中时，将调用其中的所有可调用对象。可调用对象必须有两个输入参数： block 和 context 。 block 是将被添加到新梯度算子的块。 context 是一个映射，其键是梯度变量名，值是对应的原始变量。除此之外， context 还有另一个特殊的键值对：键是字符串 current_op_desc ，值是刚刚触发可调用对象的梯度运算符的 op_desc 。返回：成对参数及其相应的梯度。键是参数，值是梯度变量。

返回类型： list[(Variable,Variable)]

抛出：
- AssertionError - 如果loss不是Variable的实例。示例代码

# 网络配置
# 损失计算
import paddle.fluid as fluid
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
 
y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
loss = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
 
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
param_grad_list = fluid.backward.append_backward(loss=avg_loss)

gradients

Source English

paddle.fluid.backward.gradients(targets, inputs, target_gradients=None, no_grad_set=None)
将目标梯度反向传播到输入。
参数：
- targets (Variable|list[Variable]) – 目标变量
- inputs (Variable|list[Variable]) – 输入变量
- target_gradients (Variable|list[Variable]|None) – 目标的梯度变量，应与目标变量形状相同；如果设置为None，则以1初始化所有梯度变量
- no_grad_sethread (set[string]) – 在Block 0中不具有梯度的变量，所有block中被设置 stop_gradient=True 的变量将被自动加入该set返回：数组，包含与输入对应的梯度。如果一个输入不影响目标函数，则对应的梯度变量为None

返回类型：(list[Variable])

示例代码

import paddle.fluid as fluid
 
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[2,8,8], dtype='float32')
x.stop_gradient=False
y = fluid.layers.conv2d(x, 4, 1, bias_attr=False)
y = fluid.layers.relu(y)
y = fluid.layers.conv2d(y, 4, 1, bias_attr=False)
y = fluid.layers.relu(y)
z = fluid.gradients([y], x)
print(z)