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
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2023-08-21 18:09:02
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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
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2023-08-08 14:50:40
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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
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2023-09-27 11:27:55
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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
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2023-09-25 12:55:28
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例1假设我们函数是，我们要求对的导数，应该如何用pytorch来求解。上面的计算图表示，先计算括号内部的加法，再计算乘法。计算顺序是：，，。 用代码来表示：import torch
w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
a = torch.mul(w, x)
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2023-09-13 07:54:45
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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
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2023-09-06 11:17:54
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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
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2024-04-10 04:41:20
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Pytorch 可视化——Torchinfo以及TensorBoard注：本文为学习 DataWhale 开源教程《深入浅出 Pytorch》学习笔记，仅记录笔者认为价值较大、使用较少的知识点。一、可视化库安装 Pytorch 自身仅提供了简单的可视化功能，即打印模型，会展现模型的基本结构，例如运行下列代码：import torchvision.models as models
model = m
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2023-10-11 19:25:15
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一、张量的操作拼接torch.cat(): 将张量按维度dim进行拼接torch.stack()：在新建的维度dim上进行拼接t = torch.ones((2, 3))
t_0 = torch.cat([t, t], dim=0)
t_1 = torch.stack([t, t], dim=0)
print(t_0)
print(t_0.shape)
print(t_1)
print(t_1
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2024-06-18 15:49:18
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Win 10安装PyTorchPyTorch 简介1. Python优先支持策略2. 动态图的良好支持3. 易于调试4. 命令式体验5. 轻松扩展PyTorch 主要组件PyTorch对于Windows系统的支持方法一： pip安装方法二：Conda安装测试安装成功 PyTorch 简介PyTorch是Torch7团队开发的，从它的名字就可以看出，其与Torch的不同之处在于Pytorch使用了
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2024-06-18 12:45:42
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# PyTorch中的计算图
在现代深度学习框架中，计算图是非常重要的一个概念。PyTorch的计算图允许我们动态构建神经网络，这种方式为深度学习模型的构建和调试提供了极大的灵活性。在本文中，我们将探讨PyTorch中的计算图的基本概念，并通过实例代码演示如何使用计算图进行前向传播和反向传播。
## 一、什么是计算图？
计算图（Computational Graph）是一种用于表示计算过程的
在深度学习领域，PyTorch 是一个广受欢迎的开源框架，其灵活性和动态计算图使得模型构建和调试变得极为直观。然而，计算图的构建在实现复杂模型时仍然常常面临诸多技术痛点。本文将对如何解决“PyTorch 计算图构建”问题进行系统性的复盘，涵盖从初始技术痛点到可复用的方法论整个过程。
## 初始技术痛点
在实现任意深度学习模型的过程中，包括前向传播和反向传播，许多工程师在构建计算图时遭遇了以下问
# 如何在PyTorch中显示计算图
## 简介
在PyTorch中，显示计算图对于理解模型结构、调试代码以及优化网络非常有帮助。本文将教你如何实现在PyTorch中显示计算图的方法，帮助你更好地理解神经网络的运行过程。如果你是一名刚入行的小白，不知道如何实现该功能，那么跟随我的步骤一步步学习吧！
## 整体流程
以下是实现PyTorch中显示计算图的流程，我们将通过7个步骤完成：
```m
原创
2024-02-26 06:45:28
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# 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
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# 如何在 PyTorch 中打印计算图
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，允许用户使用计算图进行模型构建和计算。在本篇文章中，我们将一起学习如何在 PyTorch 中打印计算图。以下是实现这一目标的步骤。
## 实现步骤
| 步骤编号 | 描述 | 代码示例 |
|----------|------
原创
2024-10-19 06:08:22
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PyTorch和TensorFlow都是深度学习领域最流行的开源框架，它们被广泛用于构建和训练神经网络模型。以下是对它们的简要介绍：PyTorch（官方网站）动态计算图： PyTorch使用动态计算图，这意味着计算图是在运行时构建的。这使得调试和动态模型构建更加直观和灵活。易于学习： PyTorch的API设计更加直观和Pythonic，对于初学者来说，学习曲线较为平滑。调试友好： 由于动态计算图
今天是pytorch学习打卡的第七天，冲冲冲！！本节我们将介绍 Pytorch的动态计算图。包括：动态计算图简介计算图中的Function计算图和反向传播叶子节点和非叶子节点计算图在TensorBoard中的可视化一、动态计算图简介Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两
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2023-08-11 17:04:36
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目录1 动态图的初步推导2 动态图的叶子节点3. grad_fn4 静态图本章节缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制（最新版的TF也支持动态图了似乎）。1 动态图的初步推导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；上图是用计算图表示：\(y=(x+w)∗(
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2024-06-13 07:34:00
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Pytorch是如果为函数中的每个变量求导的呢？这就引入了一个特殊的概念：计算图 假如我们有一个函数： z = 2*a + 2*b我们不妨设： f1=2*a， f2=2*b那么：  
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2023-06-30 16:50:43
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