TL; DR; 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。 
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2023-12-04 21:44:45
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Pytorch 如何自动优化/调整 模型超参 文章目录Pytorch 如何自动优化/调整 模型超参背景优化模型参数贝叶斯优化深度学习框架下的参数优化平台安装使用参考参考 背景对于优化模型性能表现而言，主要可归纳为两种方式：采用NAS的方式搜索，获得某个任务上最优的模型结构以及模型参数设置优化模型参数诚然，对于第一种方式来说，NAS对算力的消耗是巨大的，因而需要具备巨量计算资源才能够进行，因此具有较
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2023-09-14 15:27:07
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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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Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数含义 摘要：一个神经网络有N个样本，经过这个网络把N个样本分为M类，那么此时backward参数的维度应该是【N X M】 正常来说backward（）函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿。 首先，如果ou
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2023-07-17 19:10:12
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目录说明TensorTensor的创建Tensor（张量）基本数据类型与常用属性Tensor的自动微分设置不可积分计算pytorch 计算图backward一些细节 该文章解决问题如下：对于tensor计算梯度，需设置requires_grad=True
为什么需要tensor.zero_grad()
tensor.backward()中两个参数gradient 和retain_graph介绍
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2023-11-27 06:22:57
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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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首先看这个自动求导的参数：grad_variables：形状与variable一致，对于y.backward()，grad_variables相当于链式法则dz/dx=dz/dy × dy/dx 中的 dz/dy。grad_variables也可以是tensor或序列。retain_graph：反向传播需要缓存一些中间结果，反向传播之后，这些缓存就被清空，可
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2023-07-04 20:12:38
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目录前言backward函数官方文档backward理解Jacobian矩阵vector-Jacobian product的计算vector-Jacobian product的例子理解输入和输出为标量或向量时的计算输入为标量，输出为标量输入为标量，输出为向量输入为向量，输出为标量输入为标量，输出为向量额外例子：输出为标量，gradient为向量输入为标量，输出为标量，gradient为向量输入为
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2023-09-19 21:30:35
70阅读
## 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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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、
首先看这个自动求导的参数：grad_variables：形状与variable一致，对于y.backward()，grad_variables相当于链式法则dz/dx=dz/dy × dy/dx 中的 dz/dy。grad_variables也可以是tensor或序列。retain_graph：反向传播需要缓存一些中间结果，反向传播之后，这些缓存就被清空，可
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2024-03-11 23:45:40
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1. torch.Tensor.backward()backward(gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False)(1)函数的作用获取计算图中某个tensor的叶子节点的梯度（无法获取非叶子节点的梯度）计算图：一个函数构成了一个计算图，计算图的根节点是函数的输出，叶子节点是函数的输入 叶子节点：图结构中没有子节点的节点 上述代码定义了一
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2023-11-24 13:27:32
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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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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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## 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
# 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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接触了PyTorch这么长的时间，也玩了很多PyTorch的骚操作，都特别简单直观地实现了，但是有一个网络训练过程中的操作之前一直没有仔细去考虑过，那就是loss.backward()，看到这个大家一定都很熟悉，loss是网络的损失函数，是一个标量，你可能会说这不就是反向传播吗，有什么好讲的。但是不知道大家思考过没有，如果loss不是一个标量，而是一个向量，那么loss.backward()是什么
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2024-05-14 19:03:23
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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
