# 使用PyTorch重写多个参数的梯度
在深度学习模型中，梯度计算和更新参数是非常重要的过程。PyTorch提供了灵活的方法来计算和修改梯度，使我们能够实现更加复杂的训练策略。本文将介绍如何在PyTorch中重写多个参数的梯度，并配有代码示例。
## 背景知识
在标准的训练过程中，模型参数会根据损失函数的梯度进行更新。我们通常使用`loss.backward()`来计算梯度，然后用优化器（
相信在看到这篇文章之前，你已经看到了各位博主都再说pytorch自定已损失函数很简单，主要通过以下三个手段：继承torch.nn.Module ,重写forward()函数继承torch.nn.autograd.function,重写forward()和backward()函数。输入requires_grad=True，自定义函数。 实质上吧，我觉得这三种方法没什么区别。都会有挺多问题出
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2023-11-02 16:05:12
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在上一篇文章 中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框架中已经被实现了，我们直接拿来使用即可。但是，为了能够对这些内容有着更深刻的理解，通常我们都会自己手动实现一次，然后在今后的使用中就可以直接拿现成的来用了。在接下来这篇文章中，笔者将首先介绍如何调用Pytorch中的交叉熵损失函数，然后再同时借助nn.Linear()来实现一个简洁版的
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2023-11-25 12:27:11
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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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一、梯度介绍 梯度是一个向量，是学习（参数更新的方向）。收集数据，构建机器学习模型，得到 判断模型好坏的方法：（回归损失）（分类损失） 通过调整参数，尽可能降低 &nb
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2023-08-21 11:18:16
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在推理引擎架构中，API 接口下来就是模型转换，狭义的模型转换是指将各种框架的模型转换为统一的格式，即模型格式转换；广义的模型转换则还包括图优化部分，因为不同的框架提供的算子不同，且类型太多，存在优化空间。 一、广义模型转换的挑战1.1 格式转换的挑战AI 框架算子的统一。AI 模型本身包含众多算子，特点是它们的重合度高但不完全相同，而推理引擎需要用有限的算子去实现不同框架的算子。支持不同框架
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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1.梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为L的多层感知机的第l层H(l)的权重参数为W(l)，输出层H(L)的权重参数为W(L)。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity mapping）ϕ(x)=x。给定输入X，多层感知机
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2023-12-24 21:34:43
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创建tensortorch.empty(),未初始化的Tensor torch.rand(),随机初始化的Tensor(均匀分布) torch.randn(),标准分布 torch.normal(),正态分布 torch.uniform(),均匀分布 torch.randperm(),随机排列 torch.zeros(),全零的Tensor torch.ones(),全一的Tensor torch
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2023-09-24 10:53:21
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前言本篇笔记以介绍 pytorch 中的 autograd 模块功能为主，主要涉及 torch/autograd 下代码，不涉及底层的 C++ 实现。本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。torch.autograd.function （函数的反向传播）torch.autograd.functional （计算图的反向传播）torch.autograd.gradcheck （数值梯度检查
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2024-06-21 09:34:30
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PyTorch学习（二）前言一、autograd自动求梯度二、使用步骤1.示例一2.示例二 前言torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎，可为神经网络训练提供支持。神经网络就是寻求一个拟合函数，但是因为参数过多，所以不得不借助每一点的梯度来一点一点的接近最佳的loss值，PyTorch 拥有动态的计算图，存储记忆对向量的每一个函数操作，最后通过反向传播来计算梯度，这可以说是
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2023-08-27 22:56:45
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文章目录前言1 概念2 Tensor3 梯度 前言在深度学习中，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autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1 概念Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的
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2023-08-10 21:51:16
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1. model.train()有什么用？如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()，在测试时添加model.eval()。其中model.train()是保证BN层用每一批数据的均值和方差，而model.eval()是保证BN用全部训练数据的均值和方差；而对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络
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2023-12-12 15:22:22
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目录析构函数__del__()垃圾回收机制引用计数标记－清除分代回收重写__repr__()与__str__()函数访问限制 __XX 变量用中文写人开枪射击子弹的代码继承继承的作用Student类继承Person类多继承的实现多态多态的优点多态存在的三个必要条件析构函数__del__()释放对象时自动调用析构函数手动释放对象,对象释放以后就不能再访问了class Preson(object):
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2024-11-02 06:23:14
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首先，我们知道，深度学习网络中的参数是通过计算梯度，在反向传播进行更新的，从而能得到一个优秀的参数，但是有的时候，我们想固定其中的某些层的参数不参与反向传播。比如说，进行微调时，我们想固定已经加载预训练模型的参数部分，只想更新最后一层的分类器，这时应该怎么做呢。定义网络# 定义一个简单的网络
class net(nn.Module):
def __init__(self, num_clas
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2023-11-08 22:48:56
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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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学习教材： 动手学深度学习 PYTORCH 版(DEMO)(https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)
PDF 制作by [Marcus Yang](https://github.com/chenyang1999) 本文目录：1. 前言2.Tensor的.requires_grad属性3. Tensor 的 detach()函数4. Te
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2023-09-12 15:37:37
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简介如果将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累积到.grad属性中。注意在y.backward()时，如果y是标量，则不需要为backward()传入任何参数；否则，需要传入一个与y同形的Tensor如果
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2023-10-17 08:04:22
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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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Pytorch学习：Task2-3 梯度计算和梯度下降过程、PyTorch全连接层原理和使用1. 学习自动求梯度学习梯度下降原理1.线性回归 linear regression2.损失函数 loss function3. 最小均方法 Least mean square4. 梯度下降 -- 随机梯度下降SGD小练习2. 全连接层学习步骤一：全连接层原理学习1、全连接层的推导：2、全连接层的前向计算
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2023-08-21 19:54:02
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