pytorch 常用loss函数1.L1 Loss/平均绝对误差（MAE）1.1 L1 Loss/平均绝对误差（MAE）简介1.2 编程实现2. L2 Loss/均方误差（MSE）2.1 L2 Loss/均方误差（MSE）简介2.2 编程实现3. SmoothL1 Loss3.1 SmoothL1 Loss简介3.2 编程实现4. BCELoss和BCEWithLogitsLoss4.1 BCE
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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水平有限，如有错误，请不吝指正，谢谢！pytorch 的 hook 机制在看pytorch官方文档的时候，发现在nn.Module部分和Variable部分均有hook的身影。感到很神奇，因为在使用tensorflow的时候没有碰到过这个词。所以打算一探究竟。Variable 的 hookregister_hook(hook)注册一个backward钩子。每次gradients被计算的时候，这个h
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2024-06-10 11:10:48
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假设 x 经过一番计算得到 y，那么 y.backward(w) 求的不是 y 对 x 的导数，而是 l = torch.sum(y*w) 对 x 的导数。w 可以视为 y 的各分量的权重，也可以视为遥远的损失函数 l 对 y 的偏导数（这正是函数说明文档的含义）。特别地，若 y 为标量，w 取默认值 1.0，才是按照我们通常理解的那样，求 y 对 x 的导数。自从 autograd 模块被合并到
目录用PyTorch实现线性回归一、准备数据集：二、设计模型 构造计算图三、构造Loss和Optimizer四、训练迭代代码：小知识点： 用PyTorch实现线性回归本文的内容为用PyTorch完成线性模型，包括：如何构造自己的神经网络如何构造损失函数如何构造随机梯度下降的优化器使用PyTorch解决问题的四步： 准备数据集设计模型，计算y_pred构造Loss、optimizer（损失函数和优
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2024-01-20 22:18:32
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总结：对某个计算后的tensor求backward就是：依次对该tensor向上求梯度，然后把该梯度放到对应tensor.grad中。 最近由于实际需要在学习pytorch，作为深度学习中最为重要的反向传播计算，pytorch用非常简单的backward( )函数就实现了，但是在实现过程中对于其参数存在一些疑问，下面就从pytorch中反向传播求导的计算方式，backward( )函数参数来进行说
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2023-11-19 09:02:27
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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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关于backward标量的问题问题提出在pytorch的官方教程中，有这么一段（我稍微修改了一些）import torch
#x = torch.randn(3, requires_grad=True)
x = torch.tensor([-1.0, -0.1, -0.05],requires_grad=True)
print(x)
y = x * 2
index = 0
while y.data
首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用，这也是机器学习里面最一般的方法论。从优化器的作用出发，要使得优化器能够起作用，需要主要两个东西：1. 优化器需要知道当前的网络或者别的什么模型的参数空间，这也就是为什么在训练文件中，正式开始训练之前需要将网络的参数放到优化器里面，比如使用pytorch的话总会出现类似如下的代码：optimizer_G = Adam(model_G.parame
原创
2021-08-12 17:47:18
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主要参考此篇文献，在个人理解的基础上做一些补充，希望能够帮助大家理解，如果有错误欢迎大家指出，谢谢。1.out.backwark()中out是一个标量import torch
from torch.autograd import Variable
#生成一个内容为[2,3]的张量，Varibale 默认是不要求梯度的，如果要求梯度，
#需要加上requires_grad=True来说
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2023-10-16 07:18:04
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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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首先不妨假设最简单的一种情况： 假设$G$和$D$的损失函数： 那么计算梯度有： 第一种正确的方式： import torch from torch import nn def set_requires_grad(net: nn.Module, mode=True): for p in net.pa ...
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2021-08-09 03:17:00
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NativeScaler()与loss_scaler【loss.backward()和 optimizer.step()】
原创
2023-05-18 17:10:51
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# PyTorch 中的 Loss 计算和内存管理：如何避免内存溢出
在深度学习的训练过程中，进行反向传播（backward）以计算梯度是一个至关重要的步骤，然而在某些情况下，内存溢出可能会成为一个问题。本文将探讨如何在 PyTorch 中管理内存，避免在损失计算和反向传播阶段发生内存溢出的问题，并提供相应的代码示例。
## 概述
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，模型的参数会在每
1.简介接下来应该要介绍分类任务里最常用的CrossEntropyLoss，但是CrossEntropyLoss里面用到了NLLLoss，所以我们先了解NLLLoss是什么。2.NLLlossNLLLoss全名叫做Negative Log Likelihood Loss，顾名思义，输入就是log likelihood，对输入的对应部分取负号就是这个loss的输出了，公式可以表示为：其中是每个类别的
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2024-09-10 11:03:53
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首先，如果out.backward()中的out是一个标量的话（相当于一个神经网络有一个样本，这个样本有两个属性，神经网络有一个输出）那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。 运行结果： 不难看出，我们构建了这样的一个函数： 所以其求导也很容易看出：  
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2023-11-10 11:50:28
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又因为这两者计算过程的梯度都是累加的，所以计算结果都是相同的，但是上述的方法在每一时刻中，最多只会生成一张计算图，所以也就减小了
原创
2024-08-07 14:07:02
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标量反向传播当目标张量为标量时，backward()无需传入参数。例子：假设都是标量， ，对标量调用backward()方法。自动求导的主要步骤import torch1.定义叶子结点，算子节点如果需要对Tensor求导，requires_grad要设置为True。# 定义输入张量x
x = torch.Tensor([2])
# 初始化权重参数w,偏置b,#设置requires_grad为Tru
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2024-06-05 16:06:44
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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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在Pytorch下，由于反向传播设置错误导致 loss不下降的原因及解决方案本人研究生渣渣一枚，第一次写博客，请各路大神多多包含。刚刚接触深度学习一段时间，一直在研究计算机视觉方面，现在也在尝试实现自己的idea，从中也遇见了一些问题，这次就专门写一下，自己由于在反向传播（backward）过程中参数没有设置好，而导致的loss不下降的原因。对于多个网络交替【描述】简单描述一下我的网络结构，我的网
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2023-08-10 20:55:01
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