文章目录可视化工具TensorBoard1、`SummaryWriter`类（1）`add_scalar()`（2）`add_scalars()`（3）`add_histgram()`（4）`add_image()`（5）`add_graph()`2、利用Tensorboard对网络模型的卷积和和特征图进行可视化 可视化工具TensorBoard
PyTorch从 1.2.0 版本开始，正式自带
1. 穷举法和分治法传统的穷举法和分治法都面临着搜索空间太大或者容易陷入局部最优的问题。2. 梯度下降算法优化问题就是指找使得最小值的问题。用目标函数对权重求导数，再用权重加上它导数乘以学习率（学习率就是它从那个方向走多远），就求得了它的上升方向。为什么上升是因为，假设，当导数大于0时，说明随着的增加，它是逐渐上升的。当导数小于0时，说明随着的减少，他是逐渐上升的。而这里我们要的是逐渐下降，所以导
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2024-03-03 09:06:22
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Soft-Actor-Critic一共有两个版本，笔者称为SAC1与SAC2，鉴于它是一个非常火爆好用的算法，笔者首先给出它的代码，网传版本有很多，但是存在诸多问题譬如:1.算法不收敛2.由于值网络的更新导致策略网络无法更新3.SAC效果不好这导致了网络上几乎没有一个代码可以同时的在三种机器人控制(游戏)环境:“BipedalWalker-v3”,“LunarLanderContinuous-v2
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2024-07-19 18:07:08
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确定神经网络中的参数需要两个步骤：Forward Propagation：正向传播，就是神经网络利用自己“猜测”最好的参数，根据input data得到output（包括各个node的值）。Backward Propagation: 反向传播，神经网络通过正向传播的output得到的error适应自己的参数。更新权重参数的过程是在BP阶段完成的。模型中的参数根据损失函数的梯度来确定。为了计算这些梯
b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》课程第三讲梯度下降笔记与代码：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=3&vd_source=b17f113d28933824d753a0915d5e3a90上一讲例子中，初始权重是随机给的，然后计算每个样本的预测值与真实值的误差平方，再算整个训练集的均方根误差，选择最小的均方根误差对应的权重值上
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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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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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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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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目录1.写在前面2.建立数据集3.建立神经网络4.训练网络5.可视化训练过程1.写在前面 上篇博客我们详细介绍了PyTorch在解决回归问题上，主要的解决方法步骤。在日常任务中，除了回归任务，另外一个比较常见的就是分类的任务。这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类。2.建立数据集 &
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2023-12-07 03:28:42
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文章目录DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZAUTOGRAD：自动微分张量TensorsGradients梯度 DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ最近因为课题的需要，要利用pytorch实现pointer network，所以在这里对ytorch的基本语法做一个简答的教程，主要参考了《6
# PyTorch中图像的梯度获取
在计算机视觉和深度学习领域，图像的梯度获取是一个非常重要的概念。它帮助我们理解图像中不同区域的信息变化，从而可以用于边缘检测、特征提取等多种任务。本文将介绍如何在PyTorch中获取图像的梯度，并提供相关代码示例。
## 梯度的基本概念
梯度是表示某一点在多维空间中变化最快的方向，通常用于优化问题。在图像处理中，图像的梯度反映了像素值变化的速率。通过定义一
文章目录1 回顾1.1 其他的相关代码2 快速搭建3 网络的保存4 网络的提取4.1提取整个网络的方法4.2提取网络中的参数的方法 1 回顾在之前的两篇文章中分别介绍了如何用pytorch搭建简单神经网络用于回归与分类。但是如何快速搭建一个简单的神经网络而不是定义一个类再去调用，以及我们定义了一个网络并训练好，该如何在日后去调用这个网络去实现相应的功能。1.1 其他的相关代码关于导包以及生成数据
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2024-05-30 13:07:37
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2023.04.02（一）优化器同样是在pytorch官网找到优化器（optim），查看官方文档。下面以 optim = torch.optim.SGD(nerualnetwork.parameters(), lr=0.01) 为例 optim = torch.optim.SGD(nerualnetwork.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(20
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2023-11-09 06:55:18
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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。概念上一节介绍的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（这样就可以利用链式法则进行梯度传播
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2023-08-10 15:00:02
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本文作者：Allen 在该系列的上一篇，我们介绍了使用Pytorch的重要知识点：计算图和自动求导。本篇我们继续学习计算图和自动求导。首先，我们在上一节的计算图上增加复杂度，例如变成这样的计算图：图中为了绘制方便，把张量w和x绘制在一个框中了。其对应的计算图代码如下：import torchw = torch.tensor([1.],requires_grad=True)x = t
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2023-12-11 22:31:15
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目录1 自动求梯度1.1 概念1.2 创建Tensor并设置requires_grad1.3 梯度计算 1 自动求梯度在深度学习中，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。本文将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1.1 概念上一节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将
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2023-10-24 09:24:16
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