注：原文为：。 目录1、梯度剪裁的原因2、梯度裁剪的使用2.1、固定阈值剪裁2.2、根据参数的范数来衡量的3、梯度裁剪的使用位置梯度剪裁，一种避免梯度爆炸的方式。1、梯度剪裁的原因神经网络是通过梯度下降来学习的。而梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加而变得越来越明显。如果发生梯度爆炸，那么就是学过了，会直接跳过最优解。例如：在反向传播中，假设第一层倒数乘以权重> 1，随着向前网络的传播的层数
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2023-09-21 06:25:10
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目录一、激活函数1.Sigmoid函数 2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度2. 多输出感知机梯度3. 中间有隐藏层的求导4.多层感知机的反向传播四、优化举例一、激活函数1.Sigmoid函数 函数图像以及表达式如下：通过该函数，可以将输入的负无
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2024-06-12 06:50:00
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录问题一、相关代码二、寻找含有梯度参数的变量文件总结 问题在检查神经网络时，我们可能会检查神经网络是否真的把梯度反向传播给了优化器，然而存储梯度参数的变量文件很难找，因此有必要整理一下路径。一、相关代码我们创建了一个CFAR10的神经网络，输入测试集，计算交叉熵和下降梯度，并将梯度进行反向传播（优化器部分没有写，这里只演示如何
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2023-10-03 19:57:41
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文章目录写在前面1.梯度消失2.梯度爆炸3.初始化权重4.梯度的数值计算5.梯度检验写在前面 训练神经网络时，尤其是深度神经网络所面临的一个重要问题就是梯度爆炸或梯度消失，也就是我们训练神经网络的时候，导数或梯度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。接下来我们介绍一些什么是梯度爆炸和梯度消失。 为了方便演示，这里我们假设每一层神经网络只有两个神经元，每一层神经网络
pytorch反向传播反向传播的过程更多的是利用链式法则。， 如图所示，对于一个输入x和输入w，f相当于z，可以得到z=x*w=6,通过损失函数l对z的求导，在通过z对x或w的求导，相乘可以得到损失函数对x和w的导数，这就是一个链式法则的过程。将这些求来干嘛呢？实际上是用于梯度下降。事实上，为什么用反向传播，视频中说得很清楚，就是在有很多个结点的情况下并且各个结点的w权重又不相同，那么解
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2023-11-27 13:46:06
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神经网络是通过梯度下降来学习的，在进行反向传播时，进行每一层的梯度计算，假设梯度都是比较大的值，计算到第一层的梯度时，会呈指数级增长，那么更新完的参数值会越来越大，产生梯度爆炸现象。一个比较常见的表现就是损失变成non。 梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断，使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常
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2024-07-19 22:25:15
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查看非叶节点梯度的两种方法 在反向传播过程中非叶子节点的导数计算完之后即被清空。若想查看这些变量的梯度，有两种方法：使用autograd.grad函数使用hookautograd.grad和hook方法都是很强大的工具，更详细的用法参考官方api文档，这里举例说明基础的使用。推荐使用hook方法，但是在实际使用中应尽量避免修改grad的值。求z对y的导数 x = V(t.ones(3))
w
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2024-02-26 12:48:17
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一、什么是循环神经网络循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），历史啊，谁发明的都不重要，说了你也记不住，你只要记住RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN，等等。另外你需要记住RNN的特点，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN的这种能力，使深度学习模型在解决语音识别
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2023-11-20 01:34:41
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网络参数保存加载、梯度/权重查看网络参数保存和加载：>只加载名称相同的部分
>model.load_state_dict(torch.load(weight_path), strict=False)
> torch.save(myNet.state_dict(),'pakage_pkl/net_parameter.pkl') # 网络参数保存
> myNet.load
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2023-10-16 16:24:16
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文章目录使用PyTorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd 过程解析扩展Autograd import torch
torch.__version__'1.0.1.post2'使用PyTorch计算梯度数值PyTorch的Autograd模块实现了深度学习的算法中的向传播求导数，在张量（Tensor类）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，
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2024-04-20 18:27:51
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穷取法计算量太大，搜索空间太大，不太现实 分治算法，各个击破 分治算法，不适合非凸函数，会陷入局部最优，凸函数，任取两点，画一条线段，线段的值都在曲线上面或者曲线下面，神经网络参数数量过大，划分空间去搜索也是没法划分的 梯度的下降法，站在当前节点，梯度下降的方向，就是往最小值的方向 梯度就是导数，学习率不要过大，防止跳跃太大，对比人，人生道理都是一样 贪心思想，只看眼前最好的，也是只能得到局部最优
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2024-05-15 07:46:25
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内容导读北京时间 3 月 4 日，PyTorch 官方博客发布 1.8 版本。据官方介绍，新版本主要包括编译器和分布式训练更新，同时新增了部分移动端教程。整体来看，本次版本更新涵盖 1.7 版本发布以来，共计 3,000 多次 commit，包括编译、代码优化、科学计算前端 API 以及通过 pytorch.org 提供的二进制文件支持 AMD ROCm。同时 PyTorch 1.8 还为管道和模
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2024-03-13 11:42:16
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什么是梯度？在一元函数中,某点的梯度标的就说某点的导数. 在多元函数中某点的梯度表示的是由每个自变量所对应的偏导数所组成的向量在前面的线性回归中 就像y = wx + b方程中求出w参数最优的解，就需要对w参数进行偏导数的求取，然后通过偏导数的值来调整w参数以便找到最优解。自动计算梯度和偏导数在PyTorch中可以使用torch.autograd.backward()方法来自动计算梯度在定义张量时
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2023-09-24 17:02:53
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Pytorch中梯度计算 Pytorch实现线性回归，MNIST数据集分类1. Pytorch中梯度计算import torch
"""
grad_fn:创建tensor的function， 如果一个tensor是直接用torch生成的，不是有其他张量计算得来的，那么grad_fn为None,该张量成为叶子节点
requires_grad = True，(创建张量时如果不指定，那么默认为False
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2024-07-07 16:17:55
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PyTorch中的梯度累加使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）传统的训练函数，一个batch是这么训练的：for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cud
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2023-08-08 10:52:27
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## 如何查看 Anaconda 是否拥有 PyTorch
在许多深度学习项目中，PyTorch 是一个极其重要的深度学习框架。如果你使用的是 Anaconda 作为你的 Python 包管理工具，可能会想要确认你当前的 Anaconda 环境中是否已经安装了 PyTorch。本文将详细介绍如何检查 Anaconda 环境中是否存在 PyTorch，并提供一些实用的代码示例。
### 1. 确
原创
2024-10-23 05:14:24
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梯度消失和爆炸的解决之道~
梯度消失和梯度爆炸的解决之道因为梯度不稳定，因此产生梯度消失和梯度爆炸的问题出现原因梯度消失和梯度爆炸是指前面几层的梯度，因为链式法则不断乘小于（大于）1的数，导致梯度非常小（大）的现象；
sigmoid导数最大0.25，一般都是梯度消失问题。两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数过多的时候，计算梯度的时候就会出现非常多的
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2024-01-29 10:38:41
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本文讲解梯度的定义和求解方式，然后引入 PyTorch 中的相关函数，完成张量的梯度定义、梯度计算、梯度清空以及关闭梯度等操作。 梯度的求解一、梯度计算1.requires_grad2.backward3.复合函数求导二、停止张量的梯度计算1.x.requires_grad_(False)2.x.detach()3. with torch.no_grad()三、梯度的清空1.变量梯度清零x.g
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2023-11-19 12:55:30
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一、Tensor用于自动求梯度"tensor"这个单词⼀般可译作“张量”，张量可以看作是⼀个多维数组。标量可以看作是0维张量，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是⼆维张量。 在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd 包能够根据输⼊和前向传播过程⾃动构建计算图，并执⾏反向传播。本节将介绍如何使⽤au
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2023-10-21 10:59:53
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线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型，通常通过线性的公式来拟合训练数据集。训练集包括(x,y)，x为特征,y为目标。如下图：将真实值和预测值用于构建损失函数，训练的目标是最小化这个函数，从而更新w。当损失函数达到最小时(理想上,实际情况可能会陷入局部最优)，此时的模型为最优模型，线性模型常见的的损失函数：线性模型例子下面通过一个例子可以观察不同权重(w)对模型损失函数的影响。#aut
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2024-07-26 08:33:51
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