如何对比pytorch的ReLU和自定义的classGuidedBackpropReLU
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总结说明:GuidedBackpropReLU和ReLU的区别很明显,在反向传播时候,仅传播从上一层接受到的正数梯度,将负数梯度直接置零.而ReLU则全部接受上一层的梯度,不论该梯度值是正数还是负数.
实验代码展示(实验中在第58和59行,将coefficient设置成-1和+1会出现不同的效果):
import torchfrom torch.autograd import Functionclass GuidedBackpropReLU(Function):'''特殊的ReLU,区别在于反向传播时候只考虑大于零的输入和大于零的梯度'''
# @staticmethod# def forward(ctx, input_img): # torch.Size([1, 64, 112, 112])# positive_mask = (input_img > 0).type_as(input_img) # torch.Size([1, 64, 112, 112])# # output = torch.addcmul(torch.zeros(input_img.size()).type_as(input_img), input_img, positive_mask)# output = input_img * positive_mask # 这行代码和上一行的功能相同# ctx.save_for_backward(input_img, output)# return output # torch.Size([1, 64, 112, 112])# 上部分定义的函数功能和以下定义的函数一致@staticmethoddef forward(ctx, input_img): # torch.Size([1, 64, 112, 112])output = torch.clamp(input_img, min=0.0)# print('函数中的输入张量requires_grad',input_img.requires_grad)ctx.save_for_backward(input_img, output)return output # torch.Size([1, 64, 112, 112])@staticmethoddef backward(ctx, grad_output): # torch.Size([1, 2048, 7, 7])input_img, output = ctx.saved_tensors # torch.Size([1, 2048, 7, 7]) torch.Size([1, 2048, 7, 7])# grad_input = None # 这行代码没作用positive_mask_1 = (input_img > 0).type_as(grad_output) # torch.Size([1, 2048, 7, 7]) 输入的特征大于零positive_mask_2 = (grad_output > 0).type_as(grad_output) # torch.Size([1, 2048, 7, 7]) 梯度大于零# grad_input = torch.addcmul(# torch.zeros(input_img.size()).type_as(input_img),# torch.addcmul(# torch.zeros(input_img.size()).type_as(input_img), # grad_output,# positive_mask_1# ), # positive_mask_2# )grad_input = grad_output * positive_mask_1 * positive_mask_2 # 这行代码的作用和上一行代码相同return grad_input
torch.manual_seed(seed=20200910)size = (3,5)input_data_1 = input = torch.randn(*size, requires_grad=True)torch.manual_seed(seed=20200910)input_data_2 = input = torch.randn(*size, requires_grad=True)torch.manual_seed(seed=20200910)input_data_3 = input = torch.randn(*size, requires_grad=True)print('这三个输入数据的维度分别是:', input_data_1.shape, input_data_2.shape, input_data_3.shape)# print(input_data_1)# print(input_data_2)# print(input_data_3)coefficient = -1.0# coefficient = 1.0loss_1 = coefficient * torch.sum(torch.nn.ReLU()(input_data_1))loss_2 = coefficient * torch.sum(torch.nn.functional.relu(input_data_2))loss_3 = coefficient * torch.sum(GuidedBackpropReLU.apply(input_data_3))loss_1.backward()loss_2.backward()loss_3.backward()print(loss_1, loss_2, loss_3)print(loss_1.item(), loss_2.item(), loss_3.item())print('三个损失值是否相等', loss_1.item() == loss_2.item() == loss_3.item())print('简略打印三个梯度信息...')print(input_data_1.grad)print(input_data_2.grad)print(input_data_3.grad)print('这三个梯度的维度分别是:', input_data_1.grad.shape, input_data_2.grad.shape, input_data_3.grad.shape)print('检查这三个梯度是否两两相等...')print(torch.equal(input_data_1.grad, input_data_2.grad))print(torch.equal(input_data_1.grad, input_data_3.grad))print(torch.equal(input_data_2.grad, input_data_3.grad))控制台输出(#58 coefficient = -1.0):
Windows PowerShell 版权所有 (C) Microsoft Corporation。保留所有权利。 尝试新的跨平台 PowerShell https://aka.ms/pscore6 加载个人及系统配置文件用了 842 毫秒。 (base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq> conda activate ssd4pytorch2_2_0 (ssd4pytorch2_2_0) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq> & 'D:\Anaconda3\envs\ssd4pytorch2_2_0\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2021.1.502429796\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '62123' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq\testReLU.py' 这三个输入数据的维度分别是: torch.Size([3, 5]) torch.Size([3, 5]) torch.Size([3, 5]) tensor(-7.1553, grad_fn=) tensor(-7.1553, grad_fn= ) tensor(-7.1553, grad_fn= ) -7.155285835266113 -7.155285835266113 -7.155285835266113 三个损失值是否相等 True 简略打印三个梯度信息... tensor([[-1., 0., -1., 0., 0.], [-1., -1., 0., -1., -1.], [-1., -1., 0., 0., 0.]]) tensor([[-1., 0., -1., 0., 0.], [-1., -1., 0., -1., -1.], [-1., -1., 0., 0., 0.]]) tensor([[-0., -0., -0., -0., -0.], [-0., -0., -0., -0., -0.], [-0., -0., -0., -0., -0.]]) 这三个梯度的维度分别是: torch.Size([3, 5]) torch.Size([3, 5]) torch.Size([3, 5]) 检查这三个梯度是否两两相等... True False False (ssd4pytorch2_2_0) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq>
控制台输出(#59 coefficient = 1.0):
Windows PowerShell 版权所有 (C) Microsoft Corporation。保留所有权利。 尝试新的跨平台 PowerShell https://aka.ms/pscore6 加载个人及系统配置文件用了 846 毫秒。 (base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq> & 'D:\Anaconda3\envs\ssd4pytorch2_2_0\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2021.1.502429796\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '62135' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq\testReLU.py' 这三个输入数据的维度分别是: torch.Size([3, 5]) torch.Size([3, 5]) torch.Size([3, 5]) tensor(7.1553, grad_fn=) tensor(7.1553, grad_fn= ) tensor(7.1553, grad_fn= ) 7.155285835266113 7.155285835266113 7.155285835266113 三个损失值是否相等 True 简略打印三个梯度信息... tensor([[1., 0., 1., 0., 0.], [1., 1., 0., 1., 1.], [1., 1., 0., 0., 0.]]) tensor([[1., 0., 1., 0., 0.], [1., 1., 0., 1., 1.], [1., 1., 0., 0., 0.]]) tensor([[1., 0., 1., 0., 0.], [1., 1., 0., 1., 1.], [1., 1., 0., 0., 0.]]) 这三个梯度的维度分别是: torch.Size([3, 5]) torch.Size([3, 5]) torch.Size([3, 5]) 检查这三个梯度是否两两相等... True True True (base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq> conda activate ssd4pytorch2_2_0 (ssd4pytorch2_2_0) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq>
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