in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原来的内存上改变它的值。可以把它成为原地操作符。在pytorch中经常加后缀“_”来代表原地 in-place operation，比如说.add_() 或者.scatter_()。python里面的+=，*=也是in-place operation。下面是正常的加操作,执行结束加操
问题：实际上，真正的学习过程中，cost（w）不会是一个平滑的曲线。当只要有一个维度时，还可以做线性搜索。但当权重个数为两个或多个时，如 ，此时搜索量剧增。优化问题优化问题：求目标函数（cost(w)）的权重组合 梯度下降算法（Gradient Descent）假设在某个损失函数里，模型的损失cost 与 一个权重w 的关系如下图。权重w 目前在该红点处。此时，如果求出该点的梯
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2024-06-13 14:23:22
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最近想体验一下OpenAI新发布的基于自然语言和图片的预训练模型-CLIP（不得不感叹一句，真是大力出奇迹啊），遂想搭建一个Pytorch环境，跑一跑实例。本以为几十页的论文是最大的障碍，没想到配置环境才是最令人崩溃的阶段。anaconda反复重装了几个来回，不过最后终于还是在关闭内存爆炸的Chrome的那一刻结束了配置，成功看见了那个True。由于网上很多教程都比较零散，在配置时难免耗费很多
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2024-01-12 13:58:32
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目录1 PyTorch的各个组件1.1 基本配置1.1.1 导入包1.1.2 超参数1.1.3 GPU配置1.2 数据读入1.2.1 Dataset1.2.1.1 使用pytorch自带的dataset类1.2.1.2 自己定义dataset1.2.2 Dataloader1.3 模型构建1.4 模型初始化1.5 损失函数：1.6 训练和评估1.7 可视化1.8 优化器2 FashionMNIS
前两篇的优化主要是针对梯度的存在的问题，如鞍点，局部最优，梯度悬崖这些问题的优化，本节将详细探讨梯度消失问题，梯度消失问题在BP的网络里详细的介绍过，然后主要精力介绍RuLU激活函数，本篇还是根据国外的文章进行翻译，然后再此基础上补充，这样使大家更容易理解，好，那就开始了：分布，该死的分布，还有统计学不同于之前的机器学习方法，神经网络并不依赖关于输入数据的任何概率学或统计学假定。然而，为了确保神经
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2024-06-10 14:53:06
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# 使用PyTorch微调CLIP模型的指南
近年来，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型因其在图像和文本相似性匹配方面的出色表现而受到广泛关注。对于刚入行的小白来说，理解如何在PyTorch中微调CLIP模型是一项重要技能。本篇文章将一步一步地引导你完成这一过程，并配以相应的代码示例和流程图。
## 微调的流程
首先，让我们概述实现微
PyTorch中的梯度累加使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）传统的训练函数，一个batch是这么训练的：for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cud
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2023-08-08 10:52:27
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# PyTorch模型的保存与梯度管理
在深度学习的训练过程中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。尤其是在使用PyTorch框架时，了解如何保存模型，并能够有效地管理梯度信息，对提升模型的训练效率和性能有着显著的帮助。本文将探讨在PyTorch中保存模型的方式，特别是是否可以保留最后的梯度。
## PyTorch模型保存的基本知识
在PyTorch中，我们可以保存模型的两大主要方式是：
原创
2024-10-22 06:51:54
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torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2)
1、梯度裁剪原理
既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸（就是偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于/大于阈值时，更新的梯度为阈值，如下图所示：
优点：简单粗暴缺点：很难找到满意的阈值
2、nn.utils.clip_g
原创
2021-08-12 22:03:30
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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
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2023-09-06 12:38:08
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文章目录0. 概述1. 保存模型 - 权重参数1.1 代码2. 保存模型 - 整个模型3. 保存模型 - checkpoints3.1 代码4. 保存双模型4.1 相关步骤5. 机器学习流程图6. 机器学习常用库 0. 概述在pytorch中有两种方式可以保存推理模型，第一种是只保存模型的参数，比如parameters和buffers；另外一种是保存整个模型；1. 保存模型 - 权重参数我们可以
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2023-11-17 13:43:55
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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
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2023-08-10 21:51:16
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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
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2024-06-21 09:34:30
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创建tensortorch.empty(),未初始化的Tensor torch.rand(),随机初始化的Tensor(均匀分布) torch.randn(),标准分布 torch.normal(),正态分布 torch.uniform(),均匀分布 torch.randperm(),随机排列 torch.zeros(),全零的Tensor torch.ones(),全一的Tensor torch
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2023-09-24 10:53:21
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1.梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为L的多层感知机的第l层H(l)的权重参数为W(l)，输出层H(L)的权重参数为W(L)。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity mapping）ϕ(x)=x。给定输入X，多层感知机
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2023-12-24 21:34:43
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PyTorch学习（二）前言一、autograd自动求梯度二、使用步骤1.示例一2.示例二 前言torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎，可为神经网络训练提供支持。神经网络就是寻求一个拟合函数，但是因为参数过多，所以不得不借助每一点的梯度来一点一点的接近最佳的loss值，PyTorch 拥有动态的计算图，存储记忆对向量的每一个函数操作，最后通过反向传播来计算梯度，这可以说是
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2023-08-27 22:56:45
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梯度裁剪（Gradient Clipping）在训练比较深或者循环神经网络模型的过程中，我们有可能发生梯度爆炸的情况，这样会导致我们模型训练无法收敛。 我们可以采取一个简单的策略来避免梯度的爆炸，那就是梯度截断 Clip, 将梯度约束在某一个区间之内，在训练的过程中，在优化器更新之前进行梯度截断操作。!!!!! 注意这个方法只在训练的时候使用，在测试的时候验证和测试的时候不用。整个流程简单总结如下
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2023-12-27 14:14:28
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『TensorFlow』网络操作API_上 『TensorFlow』网络操作API_中『TensorFlow』网络操作API_下之前也说过，tf 和 t 的层本质区别就是 tf 的是层函数，调用即可，t 的是类，需要初始化后再调用实例(实例都是callable的) 卷积tensorflow.nn.conv2d import tensorflow as tf
sess =
梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为的多层感知机的第层的权重参数为，输出层的权重参数为。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等
在Pytorch中，传入网络中计算的数据类型必须是Tensor类型，如果requires_grad = True的话，就会保存着梯度和创建这个Tensor的function的引用，换句话说，就是记录网络每层的梯度和网络图，可以实现梯度的反向传播，网络图可以表示如下（来自Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz）: 则根据最后得到的loss可以逐步递
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2023-12-08 10:48:34
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