背景nhanesA的开发是为了实现对国家健康和营养检查调查（NHANES）数据的完全可定制的检索。该调查是由国家卫生统计中心（NCHS）进行的，数据可在以下网站公开获取：https://www.cdc.gov/nchs/nhanes.htm。NHANES的数据每年被报告在一千多份同行评审的杂志出版物中。NHANES Data自1999年以来，NHANES调查一直在连续进行，在此期间的调查被称为 "
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2024-03-15 10:16:05
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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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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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目录一、概念 二、Tensor1. 创建Tensor并设置属性requires_grad=True 2. Tensor运算操作3. 复杂一点的运算4. 使用函数requires_grad()来改变requires_grad属性三、 梯度1. 求解梯度2. 中断梯度3. 改变
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2023-08-01 11:28:15
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## PyTorch Backward: Understanding Automatic Differentiation in PyTorch
### Introduction
Automatic differentiation plays a crucial role in deep learning frameworks like PyTorch. It enables the calcu
原创
2024-01-11 07:04:03
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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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1.TextCNN原理 CNN的核心点在于可以捕获信息的局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似N-Gram的关键信息。 [1]一维卷积：使用不同尺寸的kernel_size来模拟语言模型中的N-Gram，提取句子中的信息。即TextCNN中的卷积用的是一维卷积，通过不同kernel_size的滤波器获取不同宽度的视野。 [2]词向量：static的方式采用预训练的词向量，训
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2024-10-25 15:16:50
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FJ and his cows enjoy playing a mental game. They write down the numbers from 1 to N (1 <= N <= 10) in a certain order and then sum adjacent numbers t
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2017-11-05 11:33:00
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register_forward_hook的使用对于自己目前的编程经验来说比较复杂，所以分成以下7个方面：（1）hook背景（2）源码阅读（3）定义一个用于测试hooker的类（4）定义hook函数（5）对需要的层注册hook（6）测试forward（）返回的特征和hook记录的是否一致（7）完整代码先总结一下：手动在forward之前注册hook，hook在forward执行以后被自动执行。1、
backward: 旧版本: retain_variables=True新版本: retain_graph=True 区别及应用
原创
2021-07-14 15:49:49
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1.替换字符串中带有{$.key}的表达式例1：text="Mrs {$.name} is a {$.job},she works at {$.compay}." keys={"name":"Tom Anny","job":"teacher","compay":"ANi Middle School"}输出：Mrs Tom Anny
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2024-10-08 12:24:48
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文档测试文件读写操作文件和目录Python实例 文档测试：Python内置的“文档测试”（doctest）模块可以直接提取注释中的代码并执行测试。doctest严格按照Python交互式命令行的输入和输出来判断测试结果是否正确。只有测试异常的时候，可以用...表示中间一大段烦人的输出class Dict(dict): '''
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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20191126更新：添加了关于CopySlices backwar函数的讨论。 创建一个Tensor时，使用requires_grad参数指定是否记录对其的操作，以便之后利用backward()方法进行梯度求解。一个Tensor的requires_grad成员保存该Tensor是否记录操作用于计算梯度。可利用requires_grad_()方法修改Tensor的requires_gra
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2024-05-14 21:00:50
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PyTorch会根据计算过程来自动生成动态图，然后可以根据动态图的创建过程进行反向传播，计算得到每个结点的梯度值。 为了能够记录张量的梯度，在创建张量的时候可以设置参数requires_grad = True，或者创建张量后调用requires_grad_()方法。 >>> x = torch.ra ...
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2021-08-12 15:50:00
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# 如何实现 PyTorch 中的 ReLU 反向传播
## 介绍
作为一位经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现 PyTorch 中的 ReLU 反向传播。在这篇文章中，我将向你展示整个实现过程，并为你提供详细的代码和解释。
### 类图
```mermaid
classDiagram
ReLU B[ReLU 正向传播]
B --> C[计算梯度 grad_o
原创
2024-02-25 07:47:54
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## 使用 PyTorch 的 backward 函数对向量进行反向传播
很多深度学习初学者在学习 PyTorch 时，常常会遇到如何对向量进行反向传播的问题。反向传播是神经网络训练的核心，它能够计算损失函数对参数的梯度，确保模型逐渐优化。本文将通过具体的步骤和代码示例，来教会您如何实现 PyTorch 的 backward 对向量。
### 反向传播的基本流程
下表展示了使用 PyTorc
Backward Digit Sums Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 5664 Accepted: 3280 Description FJ and his cows enjoy playing a mental
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2016-03-05 13:20:00
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平常都是无脑使用backward，每次看到别人的代码里使用诸如autograd.grad这种方法的时候就有点抵触，今天花了点时间了解了一下原理，写下笔记以供以后参考。 以下笔记基于Pytorch1.0 Tensor Pytorch中所有的计算其实都可以回归到Tensor上，所以有必要重新认识一下Te
原创
2021-04-30 22:24:33
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## 理解 PyTorch 中的反向传播（backward）
在深度学习中，反向传播是训练神经网络的重要组成部分。如果反向传播无法正常工作，模型将无法学习。因此，理解何时以及如何调用反向传播非常重要。本文将详细讲解如何解决“PyTorch backward识别不了”的问题。
### 整体流程
下表展示了反向传播的整体流程：
| 步骤 | 说明
