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Andrey Mozharov
Asked:2025-03-26 05:27:58 +0800 CST2025-03-26 05:27:58 +0800 CST

torch 的雅可比函数总是返回零。如何修复？

  • 772

一般来说，存在一个问题：最初，某个函数function以一个向量作为输入numpy.ndarray，随后将其分解为多个向量和矩阵。

function因为是在里面用numpy，所以要严格接受numpy.ndarray。

必须使用需要雅可比矩阵的scipy.optimize.minimize方法寻找最小值。BFGS

要计算雅可比矩阵，。被使用torch.autograd.functional.jacobian。

def jac(x, function):
    def inner(x):
        print(x)
        return tensor(function(x.detach().numpy()))
    return jacobian(inner, from_numpy(x)).numpy()

但它总是返回一个零向量，这就是为什么该函数在处都有最小值。

更新：

function在这种情况下，是任何接受numpy.ndarray并返回数字的函数。重要的是，此函数内部使用的代码在作为输入时可以工作numpy.ndarray，但在作为输入时不起作用torch.tensor。

例如（作为测试函数），function它可以是Rosenbrock函数：

def RosenbrockFunction(x):
    print(x.dot(np.eye(2)))
    return (1 - x[0]) ** 2 + 100 * (x[1] - x[0] ** 2) ** 2

该行print(x.dot(np.eye(2)))代表无法执行的代码torch.tensor。

如何解决这个问题？

python

1 个回答

  1. Best Answer
    1. torch计算雅可比矩阵需要访问函数及其梯度。如果没有梯度，输出将为零。而且你不会有渐变，显然是因为使用了detach()，但可能不仅仅是因为这个，我不太明白。一般来说，使用torch它是一门独立的艺术和一种独立的思维方式；最好不要将它与其他库混合，而是只在其上写入所有内容。或者根本不使用它。
    2. SciPy您正在使用的库有自己的雅可比矩阵。
    3. SO 上还有其他关于如何在 Python 中获取雅可比矩阵的秘诀。
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