requires_grad
requires_grad意为是否需要计算梯度使用backward()函数反向传播计算梯度时，并不是计算所有tensor的梯度，只有满足下面条件的tensor的梯度才会被计算：1. 当前tensor的 require_grad=True(代码示例一)；2. 依赖于该tensor的所有tensor的 require_grad=True，即可以获得依赖于该tensor的所有
1. 梯度分析 观察不同隐藏层数在不同层bias的梯度对比： 可以看出，第一个隐藏层梯度比第四个几乎慢1000倍.这种现象普遍存在于神经网络中，称为：vanishing gradient problem 另一种情况与之相反，称为：exploding gradient problem2. 梯度消失 此处就是简单的反向传播算法！标准正态分布图 3. 梯度爆炸4. 不稳定梯度问题5. 解决办法之激活
无论在深度学习还是在机器学习中，激活函数是必不可少的，这里做下总结。修正线性单元 ReluRectified linear unit。深度学习用的最多的3个激活函数之一，为什么说他在深度学习中用的多呢？因为简单，速度快。。下面给出图与公式。输出值范围[0，1)。·特点：计算量小；很多x的左侧都为提高网络的稀疏性，降低过拟合的发生；降低出现梯度为0的机会，从上图不难看出，ReLU函数其实是分段线性函
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2024-08-21 11:02:09
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本节主要是关于几种损失函数的学习。损失函数的定义常用的损失函数 一、损失函数的定义损失函数用于描述模型预测值f(x)和真实值y的差距大小。它是一个非负实值函数，通常用L(y,f(x))来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结果风险函数的重要组成部分。模型的风险结果包括风险项和正则项，通常如下所示： &nbs
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2024-02-29 11:05:51
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a=tensor([1,1])b=tensor([2,2])c=torch.nn.ReLU(a)d=a+c #?????????????????为啥报错#因为torch.nn.ReLU是一个类c=torch.nn.functional.relu(a) #这才是relu函数
原创
2021-07-12 09:43:48
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在使用 PyTorch 的模型训练过程中，偶尔会遇到张量（tensor）在经过线性层后变成 NaN 的情况。这通常会导致计算崩溃，从而影响整个训练过程。为了更好地解决这个问题，我将详细记录下环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案的每一个步骤。
## 环境配置
为了能顺利进行 PyTorch 的开发工作，我们首先需要搭建一个适合的环境。在这里，我使用的环境如下：
1. 操作
# PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
在深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的框架，它以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在训练神经网络的过程中，我们经常会遇到一个棘手的问题——NaN（Not a Number）。NaN 是一个特殊的浮点数，表示不是一个数字。当模型的梯度或权重出现 NaN 时，会导致训练过程失败。本文将介绍 PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
原创
2024-07-25 10:23:03
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# PyTorch ReLU与ReLU6实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对PyTorch中的ReLU和ReLU6激活函数感到困惑。不要担心，这篇文章将帮助你了解这些函数的基本概念，并教你如何在PyTorch中实现它们。
## ReLU与ReLU6简介
ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，其公式为：
\[ \text{ReLU}(x) = \m
原创
2024-07-24 11:44:40
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卷积中输出尺寸大小的计算定义几个参数输入图片大小 W×W 卷积核Filter大小F×F stride步长为S padding的像素数 P 于是我们可以得出计算公式为：N = (W − F + 2P )/S+1，在对N进行向下取整反卷积中输出尺寸大小的计算class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, st
Tensor和AutogradTensor的数据结构自动求导AutogradVariable计算图扩展Autogradpytorch实现线性回归 Tensor可简单的认为是支持高效计算的数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维的数组。Tensor与Numpy数组具有很高的相似性，彼此共享内存，所以遇到Tensor不支持的操作时，可以先将其转换为Numpy数组，处理后再转回Tensor，其转换开销很小
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2023-11-07 09:26:08
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目录语法说明示例使用相同的元素值初始化矩阵方块格式矩形块格式三维块数组垂直行向量堆栈包含列向量的水平堆栈表格块格式 repmat函数是重复数组副本。语法B = repmat(A,n)
B = repmat(A,r1,...,rN)
B = repmat(A,r)提示要通过由 1 构成的数组的输入形成张量积来构建块数组，请使用kron
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，数据准备和清洗是至关重要的一步。常见的数据问题之一就是 `NaN`（Not a Number）值的出现，这会导致模型训练失败。因此，如何有效地替换 `NaN` 值是一个需要解决的重要问题。本文将从环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等多个方面来探讨这一问题。
## 环境准备
为了确保在不同的平台上都能顺利运行，我们需要准备一
# 如何在 PyTorch 中替换 NaN 值
在深度学习的过程中，我们经常需要处理各种数据，而数据中可能会有一些 "Not a Number"（NaN）值。当数据中存在 NaN 值时，可能会影响模型的训练与评估，因此我们需要一种方法来有效地替换这些 NaN 值。本文将带领你了解如何在 PyTorch 中实现这一操作，并提供详细的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是实现替换 NaN 值的
1. LayerNorm使用介绍pytorch中的函数定义如下：torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True, device=None, dtype=None)函数参数说明如如下：normalized_shape: 进行LayerNorm的维度定义，对于一个多维矩阵[N, C, H, W]来说，这里的
# PyTorch Loss: Explained with Code Examples
## Introduction
Loss functions play a crucial role in training machine learning models. They measure how well the model is performing by comparing the pr
原创
2023-08-19 07:39:05
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在使用Pytorch进行深度学习时，经常会遇到数据集中包含`NaN`（Not a Number）值的问题，这不仅使得模型训练变得困难，也会影响模型的性能和稳定性。在进行数据预处理时，删除或处理这些`NaN`值是必须的步骤。本文将详细介绍如何在Pytorch中处理`NaN`值的问题。
### 协议背景
处理`NaN`值在数据科学与机器学习中是一个普遍的问题。有效地处理缺失数据可以使得模型训练更加
# PyTorch中的ReLU6激活函数
和(-1,1)之间；Relu适合用于深层网络的训练，而Sigmoid和tanh会出现梯度消失。人工神经网络中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid func
# 使用 PyTorch 将 SiLU 激活函数替换为 ReLU 激活函数
在深度学习中，激活函数是神经网络中不可或缺的一部分。它们负责决定神经元是否被激活，从而影响模型的学习能力和性能。本文将讨论 PyTorch 中的 SiLU（Sigmoid Linear Unit）和 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，并提供将 SiLU 替换为 ReLU 的代码示例。此外，我
1、torch.nn.ReLU()数学表达式ReLU的函数图示如下:优点： （1）收敛速度比 sigmoid 和 tanh 快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题） （2）计算复杂度低，不需要进行指数运算 缺点： （1）ReLu的输出不是zero-centered； （2）Dead ReLU Problem（神经元坏死现象）：某些神经元可能永远不会被激活，导致相应参数不会被更新（在负数部分，梯度为
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2023-12-31 16:14:18
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