# PyTorch反向计算图
## 介绍
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了强大的功能来构建深度学习模型。其中，反向计算图是PyTorch的一个重要特性，它使得我们能够自动计算梯度并进行反向传播，从而优化我们的模型。
在本文中，我们将详细介绍PyTorch的反向计算图机制，并提供一个简单的代码示例来帮助读者更好地理解。
## 反向计算图
反向计算图是PyTorch
原创
2023-07-20 18:54:58
75阅读
PyTorch深度学习实践——反向传播
反向传播课程来源：PyTorch深度学习实践——河北工业大学目录反向传播笔记作业笔记在之前课程中介绍的线性模型就是一个最简单的神经网络的结构，其内部参数的更新过程如下：对于简单的模型来说可以直接使用表达式的方式来更新权重，但是如果网络结构比较复杂（如下图），直接使用解析式的方式来更新显然有些复杂且不太可能实现。反向
转载
2023-07-13 22:17:45
218阅读
文章目录1.计算图2.反向传播2.1 链式求导法则2.2 反向传播过程3.Pytorch中前馈和反馈的计算3.1 Tensor3.2 代码演示 对于简单的模型，梯度变换可以用解析式表达进行手算，但是复杂模型（很多w，b）的损失函数需要挨个写解析式，非常不好计算（主要是求导）。因此，可以考虑使用某种算法，把整个网络看做一个计算图，在图上传播整个梯度。这种算法，就称为反向传播算法。转载：梯度下降法是
转载
2023-09-09 06:49:43
167阅读
反向传播算法引言深刻理解反向传播算法示例输出部分结果 引言在上篇文章中，谈了对梯度下降算法的见解，对于单层神经网络，我们很容易计算出损失对权重的导数。而对于一个复杂的神经网络，如下图所示，我们很难求出损失函数对权重的导数。梯度下降法是寻找到最优点，即找到使损失函数最小值的点，从而达到良好优化效果。而反向传播算法就是求最终的输出，也即损失函数最小值对前面各个参数的偏导的过程。一个神经网络训练过程，
转载
2023-08-21 21:15:25
89阅读
# PYTORCH反向计算如何图优化方案
## 引言
在机器学习和深度学习中，反向计算是一个非常重要的步骤。它用于计算模型参数的梯度，从而实现参数更新和优化。然而，随着模型的复杂性增加，反向计算的计算量也会大大增加，导致训练过程变得非常缓慢。为了解决这个问题，可以使用图优化的方法来加速反向计算过程。本文将介绍如何使用PyTorch中的图优化功能来解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设我们的
原创
2023-12-10 13:12:02
80阅读
# PyTorch中的反向传播计算图
在深度学习中，反向传播是优化模型的重要步骤，它允许我们通过计算梯度来更新网络的权重。而PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活的计算图机制，使得反向传播变得高效且直观。本文将介绍PyTorch中的反向传播计算图，并通过实例展示其基本用法。
## 什么是计算图？
计算图是一个有向图，用于表示计算过程中的数据流和操作。在计算图中，节点代表操作（如
原创
2024-09-22 07:01:17
77阅读
# PyTorch反向传播计算图流程
## 1. 引言
深度学习中的反向传播（Backpropagation）是训练神经网络的核心算法之一。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了高效的自动求导功能，简化了反向传播的实现过程。本文将介绍PyTorch中反向传播计算图的流程，并附上相应的代码示例。
## 2. 反向传播计算图
反向传播是指通过计算图的方式，从神经网络的输出层向输入层进
原创
2023-08-17 11:54:30
125阅读
# 如何实现 PyTorch 反向传播图
在深度学习中，反向传播是训练模型的重要过程。使用 PyTorch，可以轻松实现这一过程。本文将给出具体的步骤和示例代码，帮助刚入行的小白理解和实现 PyTorch 的反向传播图。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 反向传播图的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2024-10-13 04:32:45
42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
项目场景：最近想要在深度学习网络中使用旋转变换，STN旋转变化的几何原理其他博客已经叙述的较为详细，本文不再赘述，本文将从其代码实现方面进行分析，并解决原始代码进行旋转变换存在的图像被切割信息丢失等问题。问题描述：STN模型示意图如下，分为三个部分，参数预测，坐标映射，像素采样，其中参数预测是指通过网络来预测仿射变换中的仿射矩阵参数（目前很多STN网络采用的都是这样通过网络来生成仿射矩阵参数，并且
开始正题！案例:根据学习时长 推断成绩 如下图,前三组数据是我们一直的学习时间x与分数y的关系,我们需要推断出x=4的时候y是多少。这里为了方便效果演示,数据凑的很好,是一个简单的线性映射关系。但在实际中,数据会有很多偏差，我们不容易知道其映射关系，这就是为什么要使用深度学习。import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# prepare the t
转载
2024-09-23 19:05:34
78阅读
pytorch是动态图计算机制，也就是说，每次正向传播时，pytorch会搭建一个计算图，loss.backward()之后，这个计算图的缓存会被释放掉，下一次正向传播时，pytorch会重新搭建一个计算图，如此循环。在默认情况下，PyTorch每一次搭建的计算图只允许一次反向传播，如果要进行两次反向传播，则需要在第一次反向传播时设置retain_graph=True，即 loss.ba
转载
2023-06-20 21:28:25
115阅读
1.ROC-AUC 和PR-AUC定义 AUC：
随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 ROC-AUC 指的是 ROC 曲线下的面积，通过在【0，1】范围内设置阈值来计算对应的TPR和FPR，最终将所有的点连起来构成ROC曲线。 PR-AUC 的构造和上述过程基本一致，只是需要再计算
转载
2023-08-08 14:50:40
438阅读
1.什么是计算图：一个机器学习任务的核心是模型的定义以及模型的参数求解方式，对这两者进行抽象之后，可以确定一个唯一的计算逻辑，将这个逻辑用图表示，称之为计算图。计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。2.计算图的基本组成TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其
I::. 前言::I::.:: 计算图(Computational Graphs)计算图是一种通用的用于描述计算操作的数据结构，它由多个节点(node)和边(edge)组成，每个节点代表一个计算操作，每条边则代表一个数据结构，即变量或者常量。该结构可以用来跟踪和记录变量之间的依赖关系，也可以用于计算变量的梯度和更新变量的值。 在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.autograd 模块
转载
2023-09-27 11:27:55
443阅读
计算图(等待编辑中)Affine层softmax函数直接使用该函数会导致溢出，用下面函数替换误差反向传播误差反向传播算法仅仅是一种在神经网络的训练过程中用来计算梯度的方法，它能够计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度，这个梯度会反馈给某种学习算法，例如梯度下降法，用来更新权值，最小化损失函数。步骤一：设置模型参数初始值步骤二：正向计算预测值
使用模型参数初始值和输入值ｘ，逐层计算，得到神经网络的预
原创
2023-09-11 23:50:29
111阅读
反向传播算法的三个阶段：1.前向传播求原函数值2.反向传播根据输出层误差求梯度3.根据梯度信息进行优化反向传播算法本质上解决的问题：帮助机器快速的从参数空间里找到较好的参数组合。7.3 激活函数导数7.3.1 Sigmoid 函数导数Sigmoid 函数也叫Logistic函数，定义为\[Sigmoid := \frac {1}{1+e^{-x}}
\]Sigmoid函数的导数表达式：\[\fra
转载
2023-12-13 21:10:47
392阅读
一、计算图与动态机制 计算图是一个表示运算的有向无环图。如果学过图论，应该对有向无环图这个概念很熟悉。一个有向无环图包含“结点”和“边”。TensorFlow和PyTorch都用到计算图。Pytorch中结点表示数据，如向量、矩阵、张量等。边表示运算，如加减乘除等。TensorFlow的数据流图中结点表示
转载
2023-09-25 12:55:28
0阅读
前言：接触pytorch这几个月来，一开始就对计算图的奥妙模糊不清，不知道其内部如何传播。这几天有点时间，就去翻阅了Github，pytorch Forum，还有很多个人博客（后面会给出链接），再加上自己的原本一些见解，现在对它的计算图有了更深层次的理解。pytorch是非常好用和容易上手的深度学习框架，因为它所构建的是动态图，极大的方便了coding and debug。可是对于初学者而言，计算
转载
2023-09-06 11:17:54
102阅读
这篇博客介绍 PyTorch 中自动微分引擎的实现，主要分为三部分：首先简要介绍一下计算图的原理；然后介绍 PyTorch 中与 autograd 的相关数据结构和 backward()函数的实现，数据结构包括 torch::autograd::Variable, torch::autograd::Function 等；最后讲一下动态建立计算图的实现，这部分代码涉及到动态派发机制，而且都是用脚本生
转载
2024-04-10 04:41:20
154阅读
