# 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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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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原创
2021-11-08 15:39:38
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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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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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链式法则是微积分中的求导法则，用以求一个复合函数的导数。所谓的复合函数，是指以一个函数作为另一个函数的自变量。如设f(x)=3x，g(x)=x+3，g(f(x))就是一个复合函数，并且g′(f(x))=3链式法则，若h(x)=f(g(x))，则h’(x)=f’(g(x))g’(x)链式法则用文字描述，就是“由两个函数凑起来的复合函数，其导数等于里边函数代入外边函数的值之导数，乘以里边函数的导...
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2021-06-21 18:03:51
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# -*- coding: utf-8 -*-# -*- coding: utf-8 -*-import torchimport mathdtype = torch.floatdevice = torch.device("cpu")# device = torch.device("cuda:0") # Uncomment this to run on GPU# Create Tensors to hold input and outputs.# By default, require
原创
2023-01-13 09:09:46
88阅读
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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# PyTorch 手动求导的基础与应用
在深度学习中，自动求导是一个核心概念。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它为我们提供了强大的自动求导功能。在许多情况下，理解求导的原理和手动求导的过程能够帮助我们更深刻地理解模型的训练过程和优化算法。本文将对 PyTorch 的手动求导进行探讨，并提供代码示例。
## 什么是导数？
导数在数学中表示的是一个函数的变化率，简单来说，就是当输入发
原创
2024-10-21 07:16:56
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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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# 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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编辑：zero
导读这篇文章详细解析了PyTorch的自动求导机制，让你了解PyTorch的核心魔法。 在这个过程中，它从不显式地构造整个雅可比矩阵。直接计算JVP通常更简单、更有效。我们都同意，当涉及到大型神经网络时，我们都不擅长微积分。通过显式求解数学方程来计算这样大的复合函数的梯度是不现实的，特别是这些曲线存在于大量的维数中，是无法理
# 离散数据PyTorch求导教程
## 整体流程
首先我们需要将离散数据转换为PyTorch的张量，然后定义一个函数，接着在张量上调用`backward()`方法进行求导操作。
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将离散数据转换为PyTorch张量 |
| 2 | 定义一个函数 |
| 3 | 在张量上调用`backward()
原创
2024-04-09 04:24:03
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之前面试时被问到pytorch的一些基本知识，记录一下。基本来源于pytorch官方文档的翻译。 [pytorch官方文档 如果使用pytorch还是建议多读读官方文档，里面包含很多例子，上手会比较快Tensortensor张量：n维矩阵，能够利用GPU加速torch.from_numpy可以将numpy转换为张量Autograd自动求导，不需要手工去计算前向和反向传播。当使用autograd时，
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2024-10-14 00:09:39
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文章目录1 使用tf.GradientTape()计算
y=x2的导数2 当使用常量tf.constant时3 对多个数求导时4 使用求导机制进行线性回归的案例 在机器学习中，我们经常需要计算函数的导数，Tensorflow提供了自动求导机制来计算导数。 1 使用tf.GradientTape()计算的导数计算当x为3时x平方的导数(注意，变量x要设置为浮点型，不能为整型)import te
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
