本文介绍一个用于 PyTorch 代码的实用工具 TorchSnooper。作者是TorchSnooper的作者，也是PyTorch开发者之一。GitHub 项目地址： https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper大家可能遇到这样子的困扰：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 te
转载
2023-12-04 11:41:38
224阅读
自动微分机制Pytorch一般通过反向传播 backward 方法 实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。除此之外，也能够调用torch.autograd.grad 函数来实现求梯度计算。这就是Pytorch的自动微分机制。一，利用backward方法求导数backward 方法通常在一个标量张量上调用，该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。 如
转载
2024-02-27 12:11:17
130阅读
文章目录一、计算图与动态图机制1.静态图与动态图二、torch.autograd—自动求导系统 一、计算图与动态图机制 计算图是用来描述运算的有向无环图。计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge)。结点表示数据，如向量,矩阵,张量；边表示运算，如加减乘除卷积等。下面用计算图表示: 采用计算图描述运算的好处：不仅使得运算更加简洁，而且使得梯度求导更加方便。下面用代码展示上述计算图梯度
转载
2023-08-21 18:09:02
891阅读
文章目录`Pytorch`的计算图与动态图机制1、计算图（Computational Graph）2、动态图机制 Pytorch的计算图与动态图机制1、计算图（Computational Graph）计算图是一个用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点(Node)和边(Edge)：结点表示数据：向量，矩阵，张量等边表示运算，如加减乘除卷积等例子：利用计算图表示第一步：创建和第二步：令
转载
2024-01-08 20:35:44
207阅读
# 如何在 PyTorch 中打印计算图
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，允许用户使用计算图进行模型构建和计算。在本篇文章中，我们将一起学习如何在 PyTorch 中打印计算图。以下是实现这一目标的步骤。
## 实现步骤
| 步骤编号 | 描述 | 代码示例 |
|----------|------
原创
2024-10-19 06:08:22
184阅读
前言本篇笔记以介绍 pytorch 中的 autograd 模块功能为主，主要涉及 torch/autograd 下代码，不涉及底层的 C++ 实现。本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。torch.autograd.function （函数的反向传播）torch.autograd.functional （计算图的反向传播）torch.autograd.gradcheck （数值梯度检查
转载
2024-06-21 09:34:30
58阅读
文章目录前言1 概念2 Tensor3 梯度 前言在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1 概念Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的
转载
2023-08-10 21:51:16
133阅读
例1假设我们函数是，我们要求对的导数，应该如何用pytorch来求解。上面的计算图表示，先计算括号内部的加法，再计算乘法。计算顺序是：，，。 用代码来表示：import torch
w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
a = torch.mul(w, x)
转载
2023-09-13 07:54:45
105阅读
Pytorch 可视化——Torchinfo以及TensorBoard注：本文为学习 DataWhale 开源教程《深入浅出 Pytorch》学习笔记，仅记录笔者认为价值较大、使用较少的知识点。一、可视化库安装 Pytorch 自身仅提供了简单的可视化功能，即打印模型，会展现模型的基本结构，例如运行下列代码：import torchvision.models as models
model = m
转载
2023-10-11 19:25:15
148阅读
# PyTorch Lightning 中的梯度打印
在进行深度学习训练时，监控模型的梯度值可以帮助我们理解模型的学习过程。通过 PyTorch Lightning，我们可以方便地实现梯度的打印与可视化。本文将带您一步步学习如何在 PyTorch Lightning 中进行梯度打印。
## 流程概述
我们将这个过程分为若干步骤，下面的表格展示了整个流程：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-09-14 05:52:05
482阅读
深度学习其实就是一个最优化问题，找到最小的loss值，因为自变量过多，想要找到最小值非常困难。所以就出现了很多最优化方法，梯度下降就是一个非常典型的例子。本文针对python的pytorch库中的自动求梯度进行了详细的解释Tensorpytorch里面的tensor可以用来存储向量或者标量。 torch tensor还可以指定数据类型，以及数据存储的位置（可以存在显存里，硬件加速
转载
2023-08-21 09:07:15
92阅读
在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度(gradient).本节将介绍如何使用PyTorch提供的autograd模块来自动求梯度.from torch import autograd,torch2.3.1 简单例子我们先来看一个简单例子：对函数求关于列向量的梯度.我们先创建变量，并赋初值.x = torch.arange(4).float().reshape(4,1) #
转载
2023-11-03 13:28:21
200阅读
目录1 自动求梯度1.1 概念1.2 创建Tensor并设置requires_grad1.3 梯度计算 1 自动求梯度在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本文将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1.1 概念上一节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将
转载
2023-10-24 09:24:16
80阅读
在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输⼊和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。目录1. 概念2. Tensor3. 梯度1. 概念上⼀节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其
转载
2023-08-08 10:51:55
284阅读
1. 计算梯度创建一个函数 \(y\) ，并且计算关于其参数 \(x\) 的微分. 为了实现这一功能，将使用函数 \(T.grad\) . 例如：计算 \(x^2\) 关于参数 \(x\) 的梯度. 注：$ d(x^2)/d(x) = 2 * x$. 以下就是计算该梯度的 Python 代码：import numpy
import theano
import theano.tensor as T
转载
2024-07-20 12:34:21
30阅读
首先，引出一个术语：gate。它指一个函数，也可以理解为上一个例子中的circuit diagram的每个节点。比如q=x+y是一个gate，f=qz也是一个gate。任何一类可微函数都可以作为一个gate，我们可以把多个gate组合成一个gate，或者在方便的时候把一个gate分解成多个gate。下面看例子： 这个表达式描述了一个使用sigmoid函数的二维神经元（输入x和权重w）。
转载
2024-01-31 17:49:23
11阅读
梯度的计算对于pytorch来说，可能对于我们而言最实用的功能就是它的梯度自动计算功能，因为有了这个功能，我们可以在逻辑允许的范围内随意定义模型的结构(所以会出现什么200多层的神经网络)，而不用担心梯度计算的问题。 pytorch计算梯度的方式为反向传播，也就是从结尾那里开始计算，因为高数曾经告诉我们，导数是有法则的x = torch.tensor([[1., 0.], [-1., 1.]],
转载
2023-11-06 14:02:32
95阅读
目录自动微分张量调整形状广播机制索引与切片降维与升维 自动微分Pytorch支持自动微分，即自动计算梯度，无需人工参与，既可以自动计算一个函数关于一个变量在某一取值下的导数。通过该功能，就可以使用基于梯度的方法对参数（变量）进行优化（也叫学习或训练）。使用Pytorch计算梯度非常容易，仅需要执行tensor.backward()函数，就可以通过反向传播算法自动完成。需要注意，为了计算一个函数关
转载
2023-10-26 15:50:38
262阅读
对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd 包能够根据输⼊和前向传播过程自动构建计算图，并执⾏行反向传播。 Tensor 是这个包的核心类，如果将其属性 .requires_grad 设置为 True ，它将开始追 踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利利⽤用链式法则进⾏行行梯度传播了了）。完成计算后，可以调 ⽤用 .backward() 来完成所有梯
转载
2023-09-06 12:38:08
94阅读
梯度下降1 激活函数2 梯度与自动求导（1）梯度（导数）（2）通过torch.autograd.grad获得梯度（3）通过反向传播，将梯度复制到需要求导的变量上（4） 保留计算图3 softmax（1）softmax过程（2）softmax函数求导（3）softmax的求导程序4 损失函数（1）均方差Mse_Loss（2）二分类交叉熵nn.BCELoss（3）多分类交叉熵F.cross_entr
转载
2024-06-12 06:50:43
532阅读
