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、
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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文章目录问：`backward()`和`zero_grad()`是什么意思？backward()zero_grad()问：求导和梯度什么关系问：backward不是求导吗，和梯度有什么关系（哈哈哈哈）问：你可以举一个简单的例子吗问：上面代码中dw和db是怎么计算的，请给出具体的计算公式 问：backward()和zero_grad()是什么意思？backward()和zero_grad()是Py
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2023-12-20 06:49:22
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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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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 Backward函数的实现
## 简介
在深度学习中，反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的重要技术。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了方便的自动求导功能，使得反向传播的实现变得简单和高效。
在PyTorch中，backward函数是实现反向传播的关键函数之一。它的主要功能是计算输入张量对于某个标量值的梯度，并将这些梯度累加到张量的g
原创
2024-02-04 05:32:58
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1. backward和manual_backward的区别PyTorch Lightning 是一个在 PyTorch 上构建的轻量级训练框架，用于简化复杂性并允许研究人员更专注于研究本身。在 PyTorch Lightning 中，你有两种方式来进行反向传播（即计算梯度）：backward 和 manual_backward。backward：这是 PyTorch
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
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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pytorch 虽然提供了很多的 op 使得我们很容易的使用。但是当已有的 op 无法满足我们的要求的时候，那就需要自己动手来扩展。 pytorch 提供了两种方式来扩展 pytorch 的基础功能。通过继承 autograd.Function
通过 C 来扩展本篇博客主要介绍 继承 autograd.Function 来扩展 pytorch。继承 autograd.Function 的 子类 只
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2023-11-29 09:27:34
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首先回到经典的面试问题：为什么线性回归使用mse作为损失函数？为什么逻辑回归二分类常用二元交叉熵作为损失函数?熟悉lgb、xgb或者是sklearn中的各类回归模型包括了线性回归，tweedie回归等等应该都比较熟悉，我们在模型的框架之下可以选择不同的损失函数，以lightgbm为例： 针对于回归问题有非常多的备选损失函数，那么这些损失函数什么时候用，为什么？回到基本面试问题，首先我们
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2023-11-30 11:46:40
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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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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out.backward()中的out是一个标量的话（相当于一个神经网络有一个
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2023-12-20 07:31:18
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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在梯度方面提供的功能，大多是为神经网络而设计的。而官方文档给出的定义和解释比较抽象。以下将结合实例，总结一下自己对Pytorch中梯度计算backward函数的理解。1. 简单的神经网络构建首先我们看一个非常简单的神经网络。假设x1，x2是神经网络的中间层，y是我们的输出层，Y是真实值，L是loss。w1和w2是对应于x1和x2的weight。
上图用数学公式表示为：\(x2= w1
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2023-12-16 21:43:12
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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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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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