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
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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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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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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pytorch 的自动求导功能简介一、反向传播算法简介二、pytorch 的自动求导功能1. 前言2. 我们需要自动求导机制做什么3. 一个简单的例子4. 模型训练过程中使用自动求导(略)5. 关闭和打开自动求导6. 自动求导和原地替换操作7. 自动求导的性能分析器(略)8. 高阶话题：关于自动求导更多的细节9. 高级 API 自动求导是 pytorch 的一项重要功能，它使得 pytorch
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2024-01-29 22:25:36
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如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯度。相反，只有所有输入都不需要梯度，输出才不需要。如es_grad=True)a=x + y
原创
2023-05-18 17:10:37
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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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系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、Autograd是什么？二、Autograd的使用方法1.在tensor中指定2.重要属性三、Autograd的进阶知识1、动态计算图2、梯度累加总结 前言今天我们一起来谈一下pytorch的一个重要特性----自动求导机制Autograd。一、Autograd是什么？Autograd自动求导机制，是pytorch中针对神经网络反向求导与梯度更新所开发的便
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2023-11-24 12:01:33
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第1章Autograd库简介1.1Autograd库的简介与作用Pytorch Autograd库 (自动求导机制) 是训练神经网络时，反向误差传播(BP)算法的核心。因此有必要对该库有一个系统性、更深入性的认识。Pytorch Autograd能对所有任意数据图中的标识为需要求导的张量进行求导运算，以帮助程序员轻松实现反向的自动求导以及实现反向误差传播(BP)算法。可
原创
2021-09-23 17:38:27
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自动求导是 PyTorch 中非常重要的特性，能够让我们避免手动去计算非常复杂的导数，这能够极大地减少了我们构建模型的时间，这也是其前身 Torch 这个框架所不具备的特性，下面我们通过例子看看 PyTorch 自动求导的独特魅力以及探究自动求导的更多用法。import torch
from torch.autograd import Variable
# 简单情况的自动求导
# 下面我们显示一些
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2024-01-08 21:39:16
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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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# PyTorch中的自动求导机制
在深度学习中，反向传播是优化模型的重要一步。PyTorch提供了一种名为“自动求导”的机制，可以简化反向传播过程中的梯度计算。本篇文章将介绍PyTorch中的自动求导机制、它的工作原理以及如何使用这一机制的代码示例，并附带流程图和状态图来帮助理解。
## 自动求导机制的工作原理
PyTorch的自动求导是基于动态图（Dynamic Computationa
PyTorch学习笔记 （1） 文章目录PyTorch学习笔记 （1）常见函数学习1. torch.rand()2. torch.randn()3. torch.mm()4. torch.t()5. torch.item()6. torch.tolist() PyTorch官网上有一个使用两层神经网络入门的教程，但是去理解该教程，需要首先从几个关键函数的定义入手。以下从官网上摘取以下六个函数的定
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2023-10-18 15:49:07
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pytorch：自动求导机制自动求导机制是torch的核心之一。了解这一个概念对我们编写简洁且高效率的代码具有很大的帮助。虽然不求全部理解，但希望能够做到熟悉就好。requires_grad每一个张量都含有一个标记（flag）requires_grad, 它允许在一定的“细粒度”上将其在梯度计算图中剔除以提高效率。如果一个操作（或函数）的输入需要梯度计算，那么其输出也必然需要梯度计算。也就是说输入
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2024-04-21 15:50:04
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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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