高级自动微分

    

mindspore.ops模块提供的grad和value_and_grad接口可以生成网络模型的梯度。grad计算网络梯度，value_and_grad同时计算网络的正向输出和梯度。本文主要介绍如何使用grad接口的主要功能，包括一阶、二阶求导，单独对输入或网络权重求导，返回辅助变量，以及如何停止计算梯度。

更多求导接口相关信息可参考API文档。

一阶求导

计算一阶导数方法：mindspore.ops.grad，其中参数使用方式为：

• fn：待求导的函数或网络。

• grad_position：指定求导输入位置的索引。若为int类型，表示对单个输入求导；若为tuple类型，表示对tuple内索引的位置求导，其中索引从0开始；若是None，表示不对输入求导，这种场景下，weights非None。默认值：0。

• weights：训练网络中需要返回梯度的网络变量。一般可通过weights = net.trainable_params()获取。默认值：None。

• has_aux：是否返回辅助参数的标志。若为True，fn输出数量必须超过一个，其中只有fn第一个输出参与求导，其他输出值将直接返回。默认值：False。

下面先构建自定义网络模型Net，再对其进行一阶求导，通过这样一个例子对grad接口的使用方式做简单介绍，即公式：

\[f(x, y)=x * x * y * z \tag{1}\]

首先定义网络模型Net、输入x和输入y：

import numpy as np
from mindspore import ops, Tensor
import mindspore.nn as nn
import mindspore as ms

# 定义输入x和y
x = Tensor([3.0], dtype=ms.float32)
y = Tensor([5.0], dtype=ms.float32)


class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.z = ms.Parameter(ms.Tensor(np.array([1.0], np.float32)), name='z')

    def construct(self, x, y):
        out = x * x * y * self.z
        return out

对输入求一阶导

对输入x, y进行求导，需要将grad_position设置成(0, 1)：

\[\frac{\partial f}{\partial x}=2 * x * y * z \tag{2}\]

\[\frac{\partial f}{\partial y}=x * x * z \tag{3}\]

net = Net()
grad_fn = ops.grad(net, grad_position=(0, 1))
gradients = grad_fn(x, y)
print(gradients)

(Tensor(shape=[1], dtype=Float32, value= [ 3.00000000e+01]), Tensor(shape=[1], dtype=Float32, value= [ 9.00000000e+00]))

对权重进行求导

对权重z进行求导，这里不需要对输入求导，将grad_position设置成None：

\[\frac{\partial f}{\partial z}=x * x * y \tag{4}\]

params = ms.ParameterTuple(net.trainable_params())

output = ops.grad(net, grad_position=None, weights=params)(x, y)
print(output)

(Tensor(shape=[1], dtype=Float32, value= [ 4.50000000e+01]),)

返回辅助变量

同时对输入和权重求导，其中只有第一个输出参与求导，示例代码如下：

net = nn.Dense(10, 1)
loss_fn = nn.MSELoss()


def forward(inputs, labels):
    logits = net(inputs)
    loss = loss_fn(logits, labels)
    return loss, logits


inputs = Tensor(np.random.randn(16, 10).astype(np.float32))
labels = Tensor(np.random.randn(16, 1).astype(np.float32))
weights = net.trainable_params()

# Aux value does not contribute to the gradient.
grad_fn = ops.grad(forward, grad_position=0, weights=None, has_aux=True)
inputs_gradient, (aux_logits,) = grad_fn(inputs, labels)
print(len(inputs_gradient), aux_logits.shape)

16, (16, 1)

停止计算梯度

可以使用stop_gradient来停止计算指定算子的梯度，从而消除该算子对梯度的影响。

在上面一阶求导使用的矩阵相乘网络模型的基础上，再增加一个算子out2并禁止计算其梯度，得到自定义网络Net2，然后看一下对输入的求导结果情况。

示例代码如下：

class Net(nn.Cell):

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()

    def construct(self, x, y):
        out1 = x * y
        out2 = x * y
        out2 = ops.stop_gradient(out2)  # 停止计算out2算子的梯度
        out = out1 + out2
        return out


net = Net()
grad_fn = ops.grad(net)
output = grad_fn(x, y)
print(output)

[5.0]

从上面的打印可以看出，由于对out2设置了stop_gradient，所以out2没有对梯度计算有任何的贡献，其输出结果与未加out2算子时一致。

下面删除out2 = stop_gradient(out2)，再来看一下输出结果。示例代码为：

class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()

    def construct(self, x, y):
        out1 = x * y
        out2 = x * y
        # out2 = stop_gradient(out2)
        out = out1 + out2
        return out


net = Net()
grad_fn = ops.grad(net)
output = grad_fn(x, y)
print(output)

[10.0]

打印结果可以看出，把out2算子的梯度也计算进去之后，由于out2和out1算子完全相同，因此它们产生的梯度也完全相同，所以可以看到，结果中每一项的值都变为了原来的两倍（存在精度误差）。

高阶求导

高阶微分在AI支持科学计算、二阶优化等领域均有应用。如分子动力学模拟中，利用神经网络训练势能时，损失函数中需计算神经网络输出对输入的导数，则反向传播便存在损失函数对输入、权重的二阶交叉导数。

此外，AI求解微分方程（如PINNs方法）还会存在输出对输入的二阶导数。又如二阶优化中，为了能够让神经网络快速收敛，牛顿法等需计算损失函数对权重的二阶导数。

MindSpore可通过多次求导的方式支持高阶导数，下面通过几类例子展开阐述。

单输入单输出高阶导数

例如Sin算子，其公式为：

\[f(x) = sin(x) \tag{1}\]

其一阶导数是：

\[f'(x) = cos(x) \tag{2}\]

其二阶导数为：

\[f''(x) = cos'(x) = -sin(x) \tag{3}\]

其二阶导数（-Sin）实现如下：

import numpy as np
import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops
import mindspore as ms


class Net(nn.Cell):
    """前向网络模型"""

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.sin = ops.Sin()

    def construct(self, x):
        out = self.sin(x)
        return out


x_train = ms.Tensor(np.array([3.1415926]), dtype=ms.float32)

net = Net()
firstgrad = ops.grad(net)
secondgrad = ops.grad(firstgrad)
output = secondgrad(x_train)

# 打印结果
result = np.around(output.asnumpy(), decimals=2)
print(result)

[-0.]

从上面的打印结果可以看出，\(-sin(3.1415926)\)的值接近于\(0\)。

单输入多输出高阶导数

对如下公式求导：

\[f(x) = (f_1(x), f_2(x)) \tag{1}\]

其中：

\[f_1(x) = sin(x) \tag{2}\]

\[f_2(x) = cos(x) \tag{3}\]

梯度计算时由于MindSpore采用的是反向自动微分机制，会对输出结果求和后再对输入求导。因此其一阶导数是：

\[f'(x) = cos(x) -sin(x) \tag{4}\]

其二阶导数为：

\[f''(x) = -sin(x) - cos(x) \tag{5}\]

import numpy as np
from mindspore import ops, Tensor
import mindspore.nn as nn
import mindspore as ms


class Net(nn.Cell):
    """前向网络模型"""

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.sin = ops.Sin()
        self.cos = ops.Cos()

    def construct(self, x):
        out1 = self.sin(x)
        out2 = self.cos(x)
        return out1, out2


x_train = Tensor(np.array([3.1415926]), dtype=ms.float32)

net = Net()
firstgrad = ops.grad(net)
secondgrad = ops.grad(firstgrad)
output = secondgrad(x_train)

# 打印结果
result = np.around(output.asnumpy(), decimals=2)
print(result)

[1.]

从上面的打印结果可以看出，\(-sin(3.1415926) - cos(3.1415926)\)的值接近于\(1\)。

多输入多输出高阶导数

对如下公式求导：

\[f(x, y) = (f_1(x, y), f_2(x, y)) \tag{1}\]

其中：

\[f_1(x, y) = sin(x) - cos(y) \tag{2}\]

\[f_2(x, y) = cos(x) - sin(y) \tag{3}\]

梯度计算时由于MindSpore采用的是反向自动微分机制， 会对输出结果求和后再对输入求导。

求和：

\[\sum{output} = sin(x) + cos(x) - sin(y) - cos(y) \tag{4}\]

输出和关于输入\(x\)的一阶导数为：

\[\dfrac{\mathrm{d}\sum{output}}{\mathrm{d}x} = cos(x) - sin(x) \tag{5}\]

输出和关于输入\(x\)的二阶导数为：

\[\dfrac{\mathrm{d}\sum{output}^{2}}{\mathrm{d}^{2}x} = -sin(x) - cos(x) \tag{6}\]

输出和关于输入\(y\)的一阶导数为：

\[\dfrac{\mathrm{d}\sum{output}}{\mathrm{d}y} = -cos(y) + sin(y) \tag{7}\]

输出和关于输入\(y\)的二阶导数为：

\[\dfrac{\mathrm{d}\sum{output}^{2}}{\mathrm{d}^{2}y} = sin(y) + cos(y) \tag{8}\]

import numpy as np
from mindspore import ops, Tensor
import mindspore.nn as nn
import mindspore as ms


class Net(nn.Cell):
    """前向网络模型"""

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.sin = ops.Sin()
        self.cos = ops.Cos()

    def construct(self, x, y):
        out1 = self.sin(x) - self.cos(y)
        out2 = self.cos(x) - self.sin(y)
        return out1, out2


x_train = Tensor(np.array([3.1415926]), dtype=ms.float32)
y_train = Tensor(np.array([3.1415926]), dtype=ms.float32)

net = Net()
firstgrad = ops.grad(net, grad_position=(0, 1))
secondgrad = ops.grad(firstgrad, grad_position=(0, 1))
output = secondgrad(x_train, y_train)

# 打印结果
print(np.around(output[0].asnumpy(), decimals=2))
print(np.around(output[1].asnumpy(), decimals=2))

[1.]
[-1.]

从上面的打印结果可以看出，输出对输入\(x\)的二阶导数\(-sin(3.1415926) - cos(3.1415926)\)的值接近于\(1\)，输出对输入\(y\)的二阶导数\(sin(3.1415926) + cos(3.1415926)\)的值接近于\(-1\)。

由于不同计算平台的精度可能存在差异，因此本章节中的代码在不同平台上的执行结果会存在微小的差别。