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
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文章目录前言一、原理回顾二、激活函数三、张量四、代码实现五、作业总结 前言这一讲主要介绍的是反向传播算法。反向传播的概念我们在第一讲简单的提到过【传送门】一、原理回顾以学习过的线性系统为例，先按照计算图进行前馈过程的运算（包括data和grad）然后根据求导的链式法则计算出loss( )的导数。二、激活函数在多层神经网络中，上层节点的输出和下一层节点的输入之间具有一个函数有关系，这个函
# PyTorch反向传播求导
在深度学习中，反向传播是一种常用的方法，用于计算神经网络中各个参数对损失函数的导数，从而更新权重以最小化损失。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了自动求导的功能，使得我们可以方便地进行反向传播求导。
## 什么是反向传播？
在神经网络中，反向传播是一种通过计算损失函数对每个参数的导数来更新网络参数的方法。反向传播的过程可以分为四个步骤：前向传播、计
原创
2024-04-20 05:03:38
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PyTorch 一文入门PyTorch 入坑四：计算图与反向传播导数、梯度与最优化方向导数与梯度最优化复合函数求梯度计算图PyTorch实战PyTorch中的动态图机制 PyTorch 入坑四：计算图与反向传播导数、梯度与最优化方向导数与梯度 笔者认为，梯度的概念是深度学习及最优化中核心的概念之一，精确的理解梯度的概念，对于理解反向传播的过程、优
welcome to my blog输出是个标量# 设y=2x^2# 当x=2时, y对x求导的结果8, 下面进行验证x = torch.tensor([2],dtype=torch.float,requires_grad=True)y = 2*x*x# 反向求导y.backward()# 保存y对x求导的结果res = x.gradprint(res)# 求导结果: ten...
原创
2023-01-18 00:59:23
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1.2 神经网络的反向求导
在上一节中， 我们大致对神经网络的梯度更新有了了解，其中最核心的部分就是求出损失函数对权重 ????????????????wijl 的导数。由于网上大多数资料都是生搬硬套，因此我们以计算 ????1W1 的导数为例，对整个反向求导过程进行细致的剖析。如下图所示：
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2021-08-30 19:46:00
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# PyTorch中的线性代数、微分和反向求导难点
## 引言
PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了丰富的功能来建立和训练神经网络模型。在PyTorch中，线性代数、微分和反向求导是构建和优化模型的关键概念。然而，对于初学者来说，这些概念可能会带来一些困惑。本文将重点介绍PyTorch中线性代数、微分和反向求导的难点，并提供代码示例来帮助读者更好地理解这些概念。
## 线性代数
原创
2023-09-10 11:43:40
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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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在计算机视觉的深度学习中，Tensor数据可以完成前向传播，想要完成整套的神经网络的训练，还需要反向传播和梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd。可以将前向传播的计算记录成计算图，并自动完成求导。有了这些数据后，可以从根节点出发，自动进行反向传播与梯度计算，从而得到每一个变量的梯度，梯度计算遵循链式求导法则。本文主要讲述Pytorch的应用，如果大家对反向传播感兴趣，可以留
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2023-11-25 21:11:40
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在之前的介绍中，我们看到了一个简单的反向传播的例子：通过使用链式规则反向传播导数，我们计算了模型和损失的复合函
原创
2022-05-15 13:00:23
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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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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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# 机器学习反向求导的实现步骤
## 引言
在机器学习中，反向求导是一项重要的技术，它用于计算损失函数对模型参数的梯度，从而更新模型参数使得损失函数最小化。对于刚入行的小白开发者来说，理解和实现反向求导可能是一项具有挑战性的任务。本文将介绍机器学习反向求导的实现步骤，并提供相应的代码示例和注释，帮助小白开发者更好地理解和掌握这一技术。
## 实现步骤
下面是机器学习反向求导的实现步骤：
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原创
2023-12-15 04:58:56
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第四节 反函数的导数 基本初等函数的求导公式 一、 反函数的导数法则5（反函数的求导法则）如果函数在区间内单调连续,且在该区间内处处有不等于0的导数，那么它的反函数在相应区间内也处处可导,即存在，并且
目录第一章 自动求导的两种方法1.1 半自动1.2 全自动第2章 自动求导的中间过程的拆解2.1 链式求导的基本原理2.2 定义支持自动求导的tensor2.3 定义复合函数2.4 全自动求导（求梯度）2.5 指定函数链自动求导2.6 分解式链式求导第一章 自动求导的两种方法Pytorch有两种方式进行自动求导。1.1 半自动这种方法，使用tor
原创
2021-09-17 11:36:37
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# 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
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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
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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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