在使用pytorch训练模型，经常需要加载大量图片数据，因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader。为了实现小批量循环读取大型数据集，在Dataloader类具体实现中，使用了迭代器和生成器。这一应用场景正是python中迭代器模式的意义所在，因此本文对Dataloader中代码进行解读，可以更好的理解python中迭代器和生成器的概念。本文的内容主要有：解释python中的迭
PyTorch是一款基于自动微分且越来越流行的神经网络框架。核心数据类型Tensor首先，手动初始化Tensor：a = torch.Tensor([[3., 3.],
[3., 3.]], requires_grad=True)像处理ndarray一样，可以通过将其中包含的数据简单地包装在torch.Tensor中来初始化Tensor。当用这种方式初始化Ten
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2023-12-25 11:24:00
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# 使用 PyTorch Autograd 进行二次导数计算
在深度学习与机器学习中，自动求导是一个非常重要的功能，尤其是对于优化算法而言。PyTorch是一个流行的深度学习框架，其核心功能之一就是能够方便地进行自动求导。本文将介绍如何使用PyTorch的自动求导功能（Autograd）来计算二次导数，并提供相关代码示例。
## 1. 什么是自动求导？
自动求导是一种计算导数的技术，它可以通
1. 基本等式
定义式：
xTAx=∑i,jxixjAij
化简
(wTx−wTm)2=wT(x−m)(x−m)Tw=wTAw
简单证明如下：
(wTx−wTm)2=(wTx)(wTx)+(wTm)(wTm)−2wTxwTm=wTxxTw−2wTxmTw+wTmmTw=wT(x−m)(x−m)Tw=wTAw
2. 性质
xTWy=yTWx
代码证明
x = n
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2016-11-03 12:01:00
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PyTorch--2.1自动求导过程总结：当我们执行z.backward()的时候。这个操作将调用z里面的grad_fn这个属性，执行求导的操作。这个操作将遍历grad_fn的next_functions，然后分别取出里面的Function（AccumulateGrad），执行求导操作。这部分是一个递归的过程直到最后类型为叶子节点。计算出结果以后，将结果保存到他们对应的variable 这个变量所
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2023-11-02 01:20:42
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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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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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在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度(gradient).本节将介绍如何使用PyTorch提供的autograd模块来自动求梯度.from torch import autograd,torch2.3.1 简单例子我们先来看一个简单例子：对函数求关于列向量的梯度.我们先创建变量，并赋初值.x = torch.arange(4).float().reshape(4,1) #
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2023-11-03 13:28:21
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一、梯度导数是对某个自变量求导，得到一个标量。偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导（将其他自变量看成常数）。梯度指对所有自变量分别求偏导，然后组合成一个向量，所以梯度是向量，有方向和大小。上左图中，箭头的长度表示陡峭度，越陡峭的地方箭头越长，箭头指向的方向是y变大的方向，如果要使用梯度下降，则需要取负方向。右图中，蓝色代表低点，红色代表高点，中间的箭头方向从蓝色指向红色，而且中间最陡峭的地方，
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2024-04-14 15:13:38
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深度学习其实就是一个最优化问题，找到最小的loss值，因为自变量过多，想要找到最小值非常困难。所以就出现了很多最优化方法，梯度下降就是一个非常典型的例子。本文针对python的pytorch库中的自动求梯度进行了详细的解释Tensorpytorch里面的tensor可以用来存储向量或者标量。 torch tensor还可以指定数据类型，以及数据存储的位置（可以存在显存里，硬件加速
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2023-08-21 09:07:15
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次梯度法是求解凸函数最优化（凸优化）问题的一种迭代法。次梯度法能够用于不可微的目标函数。当目标函数可微时，对于无约束问题次梯度法与梯度下降法具有同样的搜索方向。 虽然在实际的应用中，次梯度法比内点法和牛顿法慢得多，但是次梯度法可以直接应用于更广泛的问题，次梯度法只需要很少的存储需求。然而，通过将次梯 ...
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2021-10-18 15:28:00
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在使用 PyTorch 进行二次函数预测时，我们需要关注多个方面，包括库的版本、迁移时的配置调整、兼容性处理、实战案例，以及如何排错和优化性能。下面内容将以一个系统化的方式揭示出这一过程。
**版本对比**
在 PyTorch 的不同版本中，针对二次函数预测的相关操作和特性有所变化。以下是 PyTorch 1.x 和 2.x 版本的一些关键特性差异：
| 特性 |
1 梯度下降原理 首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！ 所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。而求取梯度
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2024-08-17 10:43:30
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构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。搭建计算图的过程，称为“正向传播”，这个是需要我们自己动手的，因为我们需要设计我们模型的结构。由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认
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2023-09-27 18:42:33
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自动微分机制Pytorch一般通过反向传播 backward 方法 实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。除此之外，也能够调用torch.autograd.grad 函数来实现求梯度计算。这就是Pytorch的自动微分机制。一，利用backward方法求导数backward 方法通常在一个标量张量上调用，该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。 如
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2024-02-27 12:11:17
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前言在学习了深度学习的梯度下降算法之后，做一些总结来记录一下。在深度学习中，当我们构建好学习系统之后，需要建立数据模型，初期选择较为简单的线性模型作为我们理解深度学习相关知识概念的基础模型。 在权重数量不多，目标函数是凸函数的情况下可以通过分治法来找寻全局最优点。一、概念梯度下降算法：在我们确定好最初权重猜测之后，想要找到目标点，此时需要确定往数轴的哪个方向，此时梯度的定义就是通过目标函数对权重求
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2023-10-08 00:30:38
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# 用Python求二次积分的流程与实现
在计算机科学与数学交叉的领域，二次积分是一个重要的概念。今天我们将用Python来计算二次积分（也称为双重积分）。本文将提供详细的步骤、需要的代码，以及相应的注释，帮助刚入行的小白了解整个过程。
## 流程概述
在进行二次积分计算之前，我们需要了解整个过程。以下是实现二次积分的基本步骤：
| 步骤 | 操作
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 是这个包的核心类，如果将其属性 设置为
原创
2021-08-06 09:52:41
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参考：《机器学习与应用》 文章目录微积分与线性代数导数向量与矩阵向量代数余子式伴随矩阵偏导数与梯度雅克比矩阵Hessian矩阵泰勒展开行列式特征值与特征向量奇异值分解向量与矩阵求导 微积分与线性代数导数导数定义为函数的自变量变化值趋向于0时，函数的变化量与自变量的变化量比值的极限，即 如果上面的极限存在，则称函数在该点处可导。导数的几何意义是函数在某一点处的切线的斜率，物理意义是瞬时速度。各种基本
