目录一、概念 二、Tensor1. 创建Tensor并设置属性requires_grad=True 2. Tensor运算操作3. 复杂一点的运算4. 使用函数requires_grad()来改变requires_grad属性三、 梯度1. 求解梯度2. 中断梯度3. 改变
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2023-08-01 11:28:15
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首先看这个自动求导的参数：grad_variables：形状与variable一致，对于y.backward()，grad_variables相当于链式法则dz/dx=dz/dy × dy/dx 中的 dz/dy。grad_variables也可以是tensor或序列。retain_graph：反向传播需要缓存一些中间结果，反向传播之后，这些缓存就被清空，可
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2024-03-11 23:45:40
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（1）批梯度下降法（Batch Gradient Descent）梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。如果样本量不算很大，且存在解析解，最小二乘法比起梯度下降法要有优势，计算速度很快。但是如果样本量很大，用最小二乘法由于需要求一个超级大的逆矩阵，这时就很难或者很慢才能求解解析解了，使用迭代的梯度下降法比较有优势。损失
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2024-07-18 14:46:02
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在学习的过程中遇见了一个问题，就是当使用backward()反向传播时传入参数的问题：net.zero_grad() #所有参数的梯度清零
output.backward(Variable(t.ones(1, 10))) #反向传播这里的backward()中为什么需要传入参数Variable(t.ones(1, 10))呢？没有传入就会报错：RuntimeError: grad can be i
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2023-08-23 21:47:51
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首选注意：torch.ensor 与 torch.Tensor的区别常用操作 torch.tensor是一个包含多个同类数据类型数据的多维矩阵。 常用参数dtype: tessor的数据类型，总共有八种数据类型。其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，py
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2023-10-04 20:13:53
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## PyTorch backward对标量求梯度的实现原理
### 1. 概述
在深度学习中，我们通常使用反向传播算法来计算神经网络中各个参数的梯度，从而进行模型的训练与优化。PyTorch作为一种常用的深度学习框架，提供了backward函数来实现自动求导。本文将介绍PyTorch中backward函数对标量求梯度的实现原理。
### 2. PyTorch backward对标量求梯度的
原创
2023-08-31 11:08:55
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背景nhanesA的开发是为了实现对国家健康和营养检查调查（NHANES）数据的完全可定制的检索。该调查是由国家卫生统计中心（NCHS）进行的，数据可在以下网站公开获取：https://www.cdc.gov/nchs/nhanes.htm。NHANES的数据每年被报告在一千多份同行评审的杂志出版物中。NHANES Data自1999年以来，NHANES调查一直在连续进行，在此期间的调查被称为 "
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2024-03-15 10:16:05
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2023.04.02（一）优化器同样是在pytorch官网找到优化器（optim），查看官方文档。下面以 optim = torch.optim.SGD(nerualnetwork.parameters(), lr=0.01) 为例 optim = torch.optim.SGD(nerualnetwork.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(20
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2023-11-09 06:55:18
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PyTorch入门实战教程笔记（十）：梯度相关操作1梯度概念梯度也就是所有自变量偏微分的向量（而不是标量），与导数不同，梯度有方向还有大小，反应朝某一方向梯度变化的大小，可用下式表示，例如，z = y2 - x2 ,其梯度为▽z = (-2x, 2y), 在(0,0)处的梯度为(0, 0), 在(1, 1)处的梯度为(-2,2)。用梯度找极小值解在PyTorch入门实战教程笔记（二）：简单回归问题
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2024-01-24 21:38:23
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在深度学习的实际应用中，特别是使用 PyTorch 框架时，设置梯度的管理往往直接关系到模型训练的效率和结果的质量。一个合理的梯度设置不仅能提高训练速度，还能防止内存泄漏或梯度爆炸等问题。因此，掌握如何有效设置 PyTorch 中的梯度是非常重要的。这篇博文将围绕“pytorch设置梯度”这一主题，从多个方面深入探讨该问题的解决方案。
## 背景定位
在深度学习模型的训练过程中，梯度的计算和管
## PyTorch Backward: Understanding Automatic Differentiation in PyTorch
### Introduction
Automatic differentiation plays a crucial role in deep learning frameworks like PyTorch. It enables the calcu
原创
2024-01-11 07:04:03
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这个函数的作用是反向传播计算梯度的。这个只有标量才能直接使用 backward()，如果使用自定义的函数，得到的不是标量，则backward()时需要传入 grad_variable 参数。torch.tensor是autograd包的基础类，如果你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算，如果你做完运算后使用tensor.backwar
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2023-07-04 20:12:28
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最近在复现一篇论文的训练代码时，发现原论文中的总loss由多个loss组成。如果只有一个loss，那么直接loss.backward()即可，但是这里不止一个。一开始看到不止一个loss时，不知道将backward()放在哪里。for j in range(len(output)):
loss += criterion(output[j], target_var) 我们知道，一般传统的梯度
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2023-11-11 01:19:36
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register_forward_hook的使用对于自己目前的编程经验来说比较复杂，所以分成以下7个方面：（1）hook背景（2）源码阅读（3）定义一个用于测试hooker的类（4）定义hook函数（5）对需要的层注册hook（6）测试forward（）返回的特征和hook记录的是否一致（7）完整代码先总结一下：手动在forward之前注册hook，hook在forward执行以后被自动执行。1、
# PyTorch中的梯度设置入门指南
在深度学习的实现中，了解如何正确设置和管理梯度非常重要。PyTorch提供了一些直观的工具来帮助你进行这一操作。在这篇文章中，我们将会逐步学习如何在PyTorch中设置需要梯度的张量，并展示每一步所需的代码和注释，帮助你深入理解。
## 整体流程
在深入代码之前，让我们先概述一下我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
Pytorch： 自定义网络层 Pytorch： 自定义网络层自定义Autograd函数高阶导数自定义ModuleFunction与Module的异同References 自定义Autograd函数对于浅层的网络，我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程。但是当网络变得很大时，特别是在做深度学习时，网络结构变得复杂。前向传播和反向传播也随之变得复杂，手动书写这两个过程就会存在很大的困难。幸运地是在
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2023-10-20 20:44:04
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1. torch.Tensor.backward()backward(gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False)(1)函数的作用获取计算图中某个tensor的叶子节点的梯度（无法获取非叶子节点的梯度）计算图：一个函数构成了一个计算图，计算图的根节点是函数的输出，叶子节点是函数的输入 叶子节点：图结构中没有子节点的节点 上述代码定义了一
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2023-11-24 13:27:32
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optimizer.zero_grad() ## 梯度清零 preds = model(inputs) ## inference loss = criterion(preds, targets) ## 求解loss loss.backward() ## 反向传播求解梯度 optimizer.step() 1，由于pytorch的动态计算图，当我们使用loss.backward()和opimizer
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2023-11-07 23:08:42
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1.优化器的使用pytorch的优化器在torch.optim中，使用时，先定义一个优化器，以adam为例： optimizer = optim.Adam(
model.parameters(),
lr=config.TRAIN.LR,
) 在计算完每一个batch的网络输出后，优化参数时，首先需要将loss关于weight参数梯度置零： optimizer.zero_grad()
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2023-10-27 05:24:22
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PyTorch会根据计算过程来自动生成动态图，然后可以根据动态图的创建过程进行反向传播，计算得到每个结点的梯度值。 为了能够记录张量的梯度，在创建张量的时候可以设置参数requires_grad = True，或者创建张量后调用requires_grad_()方法。 >>> x = torch.ra ...
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2021-08-12 15:50:00
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