文章目录DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZAUTOGRAD：自动微分张量TensorsGradients梯度 DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ最近因为课题的需要，要利用pytorch实现pointer network，所以在这里对ytorch的基本语法做一个简答的教程，主要参考了《6
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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确定神经网络中的参数需要两个步骤：Forward Propagation：正向传播，就是神经网络利用自己“猜测”最好的参数，根据input data得到output（包括各个node的值）。Backward Propagation: 反向传播，神经网络通过正向传播的output得到的error适应自己的参数。更新权重参数的过程是在BP阶段完成的。模型中的参数根据损失函数的梯度来确定。为了计算这些梯
文章目录可视化工具TensorBoard1、`SummaryWriter`类（1）`add_scalar()`（2）`add_scalars()`（3）`add_histgram()`（4）`add_image()`（5）`add_graph()`2、利用Tensorboard对网络模型的卷积和和特征图进行可视化 可视化工具TensorBoard
PyTorch从 1.2.0 版本开始，正式自带
Soft-Actor-Critic一共有两个版本，笔者称为SAC1与SAC2，鉴于它是一个非常火爆好用的算法，笔者首先给出它的代码，网传版本有很多，但是存在诸多问题譬如:1.算法不收敛2.由于值网络的更新导致策略网络无法更新3.SAC效果不好这导致了网络上几乎没有一个代码可以同时的在三种机器人控制(游戏)环境:“BipedalWalker-v3”,“LunarLanderContinuous-v2
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2024-07-19 18:07:08
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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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反向传播算法的三个阶段：1.前向传播求原函数值2.反向传播根据输出层误差求梯度3.根据梯度信息进行优化反向传播算法本质上解决的问题：帮助机器快速的从参数空间里找到较好的参数组合。7.3 激活函数导数7.3.1 Sigmoid 函数导数Sigmoid 函数也叫Logistic函数，定义为\[Sigmoid := \frac {1}{1+e^{-x}}
\]Sigmoid函数的导数表达式：\[\fra
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2023-12-13 21:10:47
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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，并执⾏行反向传播。 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)在其上的所有操作（这样就可以利利⽤用链式法则进⾏行行梯度传播了了）。完成计算后，可以调 ⽤用 .backward() 来完成所有梯
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2023-09-06 12:38:08
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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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