Autograd与计算图基本数据Tensor可以完成前向传播，想要完成神经网络的训练，还需要进行反向传播和梯度更新，而PyTorch提供了自动求 导机制autograd，将前向传播的计算记录成计算图，自动完成求导。 自动求导机制记录了Tensor的操作，以便自动求导与反向传播。可以通过requires_grad参数来创建支持自动求导机制的Tensor。>>> import tor
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2024-09-29 10:43:43
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# 使用PyTorch显示计算图的指南
在深度学习领域，计算图是理解和优化神经网络模型的重要工具。PyTorch作为一个热门的深度学习框架，提供了动态计算图的特性，使得构建和调试模型变得更加灵活和直观。在这篇文章中，我们将探讨如何在PyTorch中显示计算图，并通过一个实际问题演示这一过程的应用。
## 计算图概述
计算图是一种表示计算过程的数据结构。它由节点和边组成，其中节点表示操作（如加
初次建立cnn模型问题一：图片维度与卷积维度不对应解决：问题2：pred= cnn_net(x)不正常工作解决问题3：预测值或标签是元组没有size属性解决成功训练如何使用dropout解决训练精度达不到95%小问题：drop的丢失率增加，测试集精度也会减少吗新问题：测试集可正常预测，单独拿出来就不能预测了解决（玄学？格式？）总结：大错没有，小错不断自我总结：敲代码千万别心急，越急越难受，越难搞
pytorch 计算图pytorch是深度学习框架，而深度学习其实本质就是一大堆矩阵乘法，最后用来模拟一个高维拟合函数。无论是pytorch还是tensorflow都是把这些计算保存到一个计算图里面，其实可以看作一颗树，如果学习过数据结构，对于下面的表示应该不陌生： 其实上面这个就是一个计算图，计算了y = a*w,这个过程是框架自己做的，我们需要的就是在代码中写下y = a*w，这
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2024-06-21 08:38:27
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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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# PYTORCH反向计算如何图优化方案
## 引言
在机器学习和深度学习中，反向计算是一个非常重要的步骤。它用于计算模型参数的梯度，从而实现参数更新和优化。然而，随着模型的复杂性增加，反向计算的计算量也会大大增加，导致训练过程变得非常缓慢。为了解决这个问题，可以使用图优化的方法来加速反向计算过程。本文将介绍如何使用PyTorch中的图优化功能来解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设我们的
原创
2023-12-10 13:12:02
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1、计算图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；用计算图表示： 令，，，那么得到的计算图如下所示： 采用计算图来描述运算的好处不仅仅是让运算更加简洁，还有一个更加重要的作用是使梯度求导更加方便。举个例子，看一下y对w求导的一个过程。计算图与梯度求导 通过链式求导可以知道，利用计算图推
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2024-05-15 14:31:17
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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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反向传播算法引言深刻理解反向传播算法示例输出部分结果 引言在上篇文章中，谈了对梯度下降算法的见解，对于单层神经网络，我们很容易计算出损失对权重的导数。而对于一个复杂的神经网络，如下图所示，我们很难求出损失函数对权重的导数。梯度下降法是寻找到最优点，即找到使损失函数最小值的点，从而达到良好优化效果。而反向传播算法就是求最终的输出，也即损失函数最小值对前面各个参数的偏导的过程。一个神经网络训练过程，
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2023-08-21 21:15:25
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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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# 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
