文章目录1. autograd——自动求导系统1.1 torch.autograd.backward()1.2 torch.autograd.grad()1.3 autograd的Tips2. 机器学习模型训练步骤3. Logistic回归的简单实现 1. autograd——自动求导系统1.1 torch.autograd.backward()功能 自动求取梯度函数torch.autograd
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2024-07-22 21:41:51
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## 如何在PyTorch中阻止梯度回传
在深度学习中，反向传播是更新网络参数的核心步骤。可是在某些情况下，我们可能希望阻止梯度的回传，例如在模型的某些部分不需要更新的情况下。本文将介绍如何在PyTorch中实现这一点，并提供具体的代码示例。
### 背景
在使用PyTorch进行深度学习时，每个 tensor 都有一个 `requires_grad` 属性，决定了是否需要计算其梯度。即便
# PyTorch 梯度回传：深入理解神经网络的学习过程
在现代深度学习中，PyTorch 是一个广受欢迎的框架，它为用户提供了友好的接口，易于理解并高效灵活。本文将详细探讨 PyTorch 中的梯度回传机制，并通过代码示例和可视化图表加深理解。
## 什么是梯度回传？
梯度回传（Backpropagation）是用于训练神经网络的重要算法。其核心思想是利用微分运算计算损失函数对于模型参数的
原创
2024-09-27 06:21:42
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基础知识tensors：tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。note1:在pytorch中，只有浮点类型的数才有梯度，故在方法四中指定np数组的类型为float类型。为什么torch.Te
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2023-10-22 08:27:07
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在Pytorch中，传入网络中计算的数据类型必须是Tensor类型，如果requires_grad = True的话，就会保存着梯度和创建这个Tensor的function的引用，换句话说，就是记录网络每层的梯度和网络图，可以实现梯度的反向传播，网络图可以表示如下（来自Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz）: 则根据最后得到的loss可以逐步递
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2023-12-08 10:48:34
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文章目录前言一、简单理解梯度下降法1.方向导数2.梯度二、优化目标函数三、代码实战1.生成数据，并保存为csv文件2.训练模型3.2.1读入数据data.csv3.2.2 计算Loss3.2.3 计算 Loss 对 W 和 b 的梯度3.2.3 设置迭代等相关系数3.完整代码总结 前言 由于深度学习技术在计算机视觉、语音识别等领域的优异表现，引起了许多研究人员的关注。深度学习优秀性能的核心是什么
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2023-11-29 09:54:58
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# PyTorch梯度无法回传的原因及解决方案
在使用PyTorch进行深度学习模型的训练时，梯度回传是一个至关重要的过程。只有当梯度能够有效地传播回去，才能正确更新模型的参数。然而，有时我们会遇到"梯度无法回传"的问题。本文将探讨导致这一现象的常见原因，并提供相应的解决方案。
## 梯度无法回传的常见原因
1. **模型的参数未进行优化**：如果模型的参数没有包含在优化器中，尽管计算了损失
pytorch 中损失函数、反向传播和梯度下降的理解 在pytoch中，我一般都是直接使用 torch.nn.MSELoss() 直接创建损失函数，然后在来一套组合拳torch.optim.SGD(*)进行权重更新。 最近，学习遇到瓶颈，就开始考虑一下他们的运作机制。 为了直观感受他们的运作机制，先简单创建一个DNN：class Linear_Net(nn.Module):
def __
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2024-10-18 17:43:43
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其实通过这次探讨，只能说是了解地稍微深一些了，但是其中的原理还是不太明白。比如autograd的跟踪、in-placeoperatio
原创
2024-07-23 16:00:06
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# PyTorch 中如何去掉梯度回传
在深度学习的训练过程中，梯度计算是一个至关重要的步骤。然而，在某些情况下，我们可能并不希望计算梯度，比如在模型推理或模型评估阶段。这时，PyTorch 提供了一种简单的方法来禁用梯度计算。本文将探讨如何在 PyTorch 中去掉梯度回传，并通过代码示例来解释其使用场景。
## 1. 背景知识
在进行深度学习模型的训练时，神经网络需要对误差进行反向传播以
原创
2024-09-30 03:24:23
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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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首先要明确在Pytorch当中，计算得到的梯度是默认累加的，而不是下次计算梯度就自动清零上一次的梯度值。这样做的好处有以下几点：1、减小multitask的内存消耗 在PyTorch中，multi-task任务一个标准的train from scratch流程为：for idx, data in enumerate(train_loader):
xs, ys = data
pred
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2023-09-15 23:26:46
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## pytorch训练过程中阻止某个参数梯度回传
深度学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于更新模型的参数以最小化损失函数。在训练过程中，PyTorch会自动计算参数的梯度并反向传播，以便更新参数。然而，有时候我们希望阻止某个参数的梯度回传，即该参数不会被更新。本文将介绍如何在PyTorch中实现这一功能，并提供相应的代码示例。
### 阻止参数梯度回传的方法
在PyTorch中，我们
原创
2023-09-06 16:09:36
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01记录写这篇文章的初衷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
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2022-09-15 14:05:14
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一、系列文章目录（1）梯度下降（2）手写数字识别引入&Pytorch 数据类型（3）创建Tensor（4）Broadcasting（5）Tensor（6）Tensor统计（7）Where和Gather（8）函数的梯度（9）loss函数；自动求导 文章目录一、系列文章目录二、梯度下降1.什么是梯度下降2.梯度下降算法核心公式:3.求解方法4.实例5.实战 二、梯度下降1.什么是梯度
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2023-12-15 08:56:00
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1 问题描述日常开发工作中我们经常使用Pytorch深度学习框架进行模型的开发，利用Pytorch框架编写模型训练代码的一般流程如下：for i, (image, label) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
pred = model(image)
loss = criterion(pred, label)
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2023-10-15 08:59:14
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# PyTorch禁止某些通道梯度回传
在深度学习中，反向传播是模型学习的重要过程，但有时我们需要控制某些参数或通道的梯度回传，以便更好地优化模型。在此篇文章中，我们将探讨如何在PyTorch中禁止某些通道的梯度回传，并提供相应的代码示例。
## 什么是梯度回传？
深度学习中的梯度回传是利用链式法则计算每个参数对损失函数的梯度，从而更新参数以减少错误。PyTorch使用动态图机制，这使得我们
# PyTorch中的切片赋值梯度回传失败解析
在使用PyTorch进行深度学习时，我们经常会进行张量的操作和赋值。然而，一些新手在进行切片赋值时，会遇到梯度回传失败的问题。本文将一步一步地带你理解这种情况的原因和解决方法。
## 整体流程
我们可以将整个过程分成几个主要步骤，以下是一个步骤表格，帮助你理解整个流程：
| 步骤 | 描述
0. 前言本节中，我们使用策略梯度算法解决 CartPole 问题。虽然在这个简单问题中，使用随机搜索和爬山算法就足够了。但是，我们可以使用这个简单问题来更专注的学习策略梯度算法，并在之后的学习中使用此算法解决更加复杂的问题。1. 策略梯度算法策略梯度算法通过记录回合中的所有时间步并基于回合结束时与这些时间步相关联的奖励来更新权重训练智能体。使智能体遍历整个回合然后基于获得的奖励更新策略的技术称为
文章目录numpy和pytorch实现梯度下降法numpy实现梯度下降pytorch实现梯度下降小结numpy和pytorch实现回归Numpy实现回归Pytorch实现回归pytorch实现简单的神经网络--做线性回归定义模型定义损失函数优化方法优化过程 numpy和pytorch实现梯度下降法梯度下降算法即每次沿着反梯度方向更新，需设置的超参数为：初始值，学习率，迭代次数。numpy实现梯度
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2023-10-16 13:46:26
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