考虑一个函数$y=f(\textbf{x}) (R^n\rightarrow R)$,y的Hessian矩阵定义如下:
考虑一个函数:$$f(x)=b^Tx+\frac{1}{2}x^{T}Ax\\其中b^T=[1,3,5], A在代码中可读$$
求该函数在x = [0,0,0]处海森矩阵值的python代码如下:
import torch # 定义函数 x = torch.tensor([0., 0, 0], requires_grad=True) b = torch.tensor([1., 3, 5]) A = torch.tensor([[-5, -3, -0.5], [-3, -2, 0], [-0.5, 0, -0.5]]) y = [email protected] + 0.5*[email protected]@x # 计算一阶导数,因为我们需要继续计算二阶导数,所以创建并保留计算图 grad = torch.autograd.grad(y, x, retain_graph=True, create_graph=True) # 定义Print数组,为输出和进一步利用Hessian矩阵作准备 Print = torch.tensor([]) for anygrad in grad[0]: # torch.autograd.grad返回的是元组 Print = torch.cat((Print, torch.autograd.grad(anygrad, x, retain_graph=True)[0])) print(Print.view(x.size()[0], -1))
输出结果如下:
原文地址:https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/11755279.html
时间: 2024-11-29 01:01:37