1. 自动求导机制pytorch会根据就算过程自动生成动态图，然后可以根据动态图的创建过程进行反向传播，计算得到每个节点的梯度。在创建张量的时候设置requires_grad=True可以将该张量加入到计算图中。torch.autograd为pytorch的自动求导包，有torch.autograd.backward函数和torch.autograd.grad函数，其中torch.autograd
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2024-01-14 20:12:09
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1、RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 使用pytorch的时候报这个错误说明你label中有些指不在[0, num classes)， 区间左闭右开。比如类别数num_class=3， 你的label出现了-1或者3， 4， 5等！！！！2、RuntimeError:invalid argument 5:k not in
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2023-11-12 10:59:44
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# 实现"PYTORCH Bias"的步骤
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现"PYTORCH Bias"的步骤
section 开始
初始化
section 中间步骤
提取数据
创建模型
添加Bias
训练模型
section 结束
原创
2024-06-03 06:43:32
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随着深度学习的普及，很多开发者和研究者在使用 PyTorch 框架进行模型构建时，遇到了一个常见但却不容忽视的问题：如何在 PyTorch 中去掉网络中的偏置（bias）。下面，我将详细记录我在解决这一问题的过程中所经历的背景、错误、分析和解决方案。
### 用户场景还原
在我们的深度学习项目中，有几个关键的步骤需要进行调优，其中一个重要的决策是选择是否使用偏置。以下是项目进行过程中的几个关键时
# PyTorch 删除 bias
## 引言
在使用PyTorch进行深度学习模型训练的过程中，我们有时可能需要删除模型中的bias。本文将指导你如何实现这一操作。
## 操作步骤
下面是删除模型中bias的步骤，你可以按照这个流程来操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 获取模型的参数 |
| 步骤2 | 删除bias |
| 步骤3 | 更新模型参数
原创
2024-01-09 04:51:00
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GitHub 上找了几个 examples 来学习，对网络的搭建有了笼统地认识，但是发现有好多基础 pytorch 的知识需要补习，所以慢慢从官网 API 进行学习吧。AUTOGRAD MECHANICS(自动求导机制) 这一部分做了解处理，不需要完全理解的明明白白的。Excluding subgraphs from backward默认参数 False），可以设置此参数排除向后梯度求导时排除子
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2023-06-06 09:56:17
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PyTorch 的 自动求导（Autograd）一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。现在已经有了很多封装好的 API，我们在写一个自己的网络的时候，可能几乎都不用去注意求导这些问题，因为这些 API 已经在私底下处理好了这些事情。现在我们往往只需要，搭建个想要的模型，处理好数据的载入，调用现成的 optimizer 和 loss function，直接开始训练就好了。
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2023-12-13 00:38:35
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17维度变换4.t 转置，但是只适合2d的矩阵，其他会报错a.shape#[3,4]
a.t()
a.shape#[4,3] transpose加粗样式a.shape#[4,3,32,32] BCHW
a1=a.transpose(1,3).view(4,3*32*32).view(4,3,32,32)#报错 1,3维度长度交换，变成BWHC
#第一个view把后三个维度合并变B【WHC】
#
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2023-06-25 09:53:56
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文章目录偏置项.Batch-Normalize.Nomalize Input.BN.Why it works.测试数据.指数加权平均. 偏置项.神经网络中，进行运算后，通常要对结果加上一个偏置项 ，记输入数据为 ，参数为 ，运算为 ，偏置项为 ，则上述过程表述为：后续经过激活函数 ，通常为 等非线性函数，得到本层输出数据 ，该过程表述如下：关于偏置项 偏置实际上是对神经元激活状态的控制，当偏置
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2023-10-14 05:56:33
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# PyTorch加上Bias的实现教程
在深度学习中，偏置(bias)是一种常用技巧，能提高模型的表达能力。在本篇文章中，我们将教你如何在PyTorch中实现包含偏置的线性层。通过这一教程，你将学习到整个流程、每一步的具体实现以及相关代码的解释。最后，我们会提供一张简单的关系图和序列图以帮助你理解。
## 整体流程
下面的表格展示了我们需要完成的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 04:19:30
218阅读
# 实现"pytorch 拆分出bias"的步骤和代码示例
## 1. 操作流程
下面是整个操作的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现"pytorch 拆分出bias"的步骤
section 获取模型参数
获取模型参数 :done, a1, 2021-11-01, 1d
section 拆分出bias
拆分出
原创
2024-04-14 06:22:16
47阅读
1. 参数初始化 参数的初始化其实就是对参数赋值. 而待学习的参数其实都是 Variable，它其实是对 Tensor 的封装，同时提供了data，grad 等接口，这就意味着可以直接对这些参数进行操作赋值. 这就是 PyTorch 简洁高效所在.如，卷积层的权重weight 和偏置 bias 的初始化:import torch
import t
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2023-12-10 23:01:23
119阅读
convolution参数详解以2d卷积为例torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1,
padding=0,
dilation=1,
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2023-07-04 17:21:19
164阅读
一. torch.stack（）函数解析1. 函数说明：1.1 官网：torch.stack()，函数定义及参数说明如下图所示：1.2 函数功能沿一个新维度对输入一系列张量进行连接，序列中所有张量应为相同形状，stack 函数返回的结果会新增一个维度。也即是把多个2维的张量凑成一个3维的张量；多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推，也就是在增加新的维度上面进行堆叠。1.3 参数列表tensors
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2024-07-09 04:46:21
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Pytorch自动求导与逻辑回归1. 自动求导 torch.autograd1.1 torch.autograd.backward1.2 torch.aurograd.grad2. 逻辑回归(线性二分类模型)3. 机器学习模型训练步骤 1. 自动求导 torch.autograd1.1 torch.autograd.backward# torch.autograd.backward() 功能：
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2024-10-04 11:31:01
70阅读
# PyTorch复合求导指南
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你学习如何通过PyTorch实现复合求导。在本文中，我将向你介绍整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 复合求导的流程
复合求导是指在计算图中进行多次自动求导操作。下面是一份简单的步骤表格，可以帮助你理解整个过程。
| 步骤 | 代码
原创
2023-07-31 08:42:45
115阅读
# Pytorch 自动求导指南
在深度学习中，自动求导是训练模型的核心部分。使用 Pytorch 可以很方便地实现这一点。本文将通过一个实例，带您了解如何在 Pytorch 中使用自动求导功能。我们将分步进行，确保逐步分析每个环节，并给出相应的代码示例。
## 自动求导流程
以下是实现 Pytorch 自动求导的一般流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
原创
2024-10-17 12:28:24
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Torch.autograd在训练神经网络时，我们最常用的算法就是反向传播（BP）。参数的更新依靠的就是loss function针对给定参数的梯度。为了计算梯度，pytorch提供了内置的求导机制 torch.autograd，它支持对任意计算图的自动梯度计算。计算图是由节点和边组成的，其中的一些节点是数据，一些是数据之间的运算计算图实际上就是变量之间的关系tensor 和 function 互
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2024-07-11 10:07:53
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# -*- coding: utf-8 -*-# -*- coding: utf-8 -*-import torchimport mathdtype = torch.floatdevice = torch.device("cpu")# device = torch.device("cuda:0") # Uncomment this to run on GPU# Create Tensors to hold input and outputs.# By default, require
原创
2023-01-13 09:09:46
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import torchimport mathdtype = torch.floatdevice = torch.device("cpu")# device = torch.device("cuda:0") # Uncomment this to run on GPU# Create random input and output datax = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000, device=device, dtype=dtype)y =
原创
2023-01-13 09:09:47
82阅读
