梯度下降1 激活函数2 梯度与自动求导（1）梯度（导数）（2）通过torch.autograd.grad获得梯度（3）通过反向传播，将梯度复制到需要求导的变量上（4） 保留计算图3 softmax（1）softmax过程（2）softmax函数求导（3）softmax的求导程序4 损失函数（1）均方差Mse_Loss（2）二分类交叉熵nn.BCELoss（3）多分类交叉熵F.cross_entr
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2024-06-12 06:50:43
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# PyTorch中的梯度传播详解
## 引言
在深度学习中，梯度传播是优化算法的核心组成部分，尤其是在反向传播算法中利用链式法则进行模型参数的优化。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，其动态计算图的特性使得这一步骤更加灵活与高效。本文将对PyTorch中的梯度传播进行深入探讨，并通过代码示例与图示帮助理解。
## 梯度传播的基本原理
梯度传播主要基于链式法则，通过计算损失函数相对于
写这篇文章其实也不是什么原创,只是一个总结,好多算法都关于梯度的算法. 大家都知道，偏导数反映的是函数延坐标轴方向的变换率，但是现实生活中，我们紧紧研究延坐标轴方向的变换率是不够的，比如热空气要向冷空气移动，那么它的方向是任意的，还有就像水的流动一样，它的方向也是任意的，还有大气温度沿着某些方向也是任意的，因此我们有意义研究一指定方向上的函数
翻译自：/jovian本文目标：创建一个模型，通过平均温度，降雨量，湿度来预测苹果和橙子的产量。 在线性回归的模型中， 每个目标变量被一串权重（weight）和其他变量的乘积和偏差（bias）的求和表示，如：yield_apple = w11 * temp + w12 * rainfall + w13 * humidity + b1
yield_orange = w21 * temp + w22
深度学习是一个正在快速发展的领域，总是出现很多新的时髦的概念，笔者在这里对里面经常出现的一些概念进行解释，力求通俗易懂。如果能对各位读者带来帮助，我将深感欣慰！梯度消失：神经网络相当于多层复合函数，因此在反向传播算法中计算梯度时需要按照求导的链式法则一层一层的连续相乘，如果连续出现梯度很小的情况会导致梯度越乘越小，接近于0，这就叫做梯度消失。（反向传播算法
反向传播算法的三个阶段：1.前向传播求原函数值2.反向传播根据输出层误差求梯度3.根据梯度信息进行优化反向传播算法本质上解决的问题：帮助机器快速的从参数空间里找到较好的参数组合。7.3 激活函数导数7.3.1 Sigmoid 函数导数Sigmoid 函数也叫Logistic函数，定义为\[Sigmoid := \frac {1}{1+e^{-x}}
\]Sigmoid函数的导数表达式：\[\fra
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2023-12-13 21:10:47
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2023-11-08 22:18:06
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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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文章目录1.前向传播1.1 原理和计算图1.2 编写forward函数（Pytorch）2.后向传播（BP）2.1 原理2.2 Pytorch的自动求导机制2.3 Pytorch后向传播的实现3.梯度消失和爆炸3.1 成因3.2 解决的办法 前向传播和反向传播是在训练神经网络的过程中存在两个过程，从信息流的角度可以直观地解释神经网络的信息传播过程： 前向传播将输入信号通过现有参数矩阵的网络计算，
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2023-10-16 21:15:30
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# PyTorch内核设计与梯度反向传播
在机器学习中，梯度反向传播是训练深度学习模型的核心部分。PyTorch作为一个灵活而强大的深度学习框架，其内核设计对梯度反向传播提供了良好的支持。接下来，我们将系统性地讲解如何在PyTorch中实现梯度反向传播，并逐步演示每一步的具体实现。
## 过程概述
以下是实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
文章目录1.计算图2.反向传播2.1 链式求导法则2.2 反向传播过程3.Pytorch中前馈和反馈的计算3.1 Tensor3.2 代码演示 对于简单的模型，梯度变换可以用解析式表达进行手算，但是复杂模型（很多w，b）的损失函数需要挨个写解析式，非常不好计算（主要是求导）。因此，可以考虑使用某种算法，把整个网络看做一个计算图，在图上传播整个梯度。这种算法，就称为反向传播算法。转载：梯度下降法是
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2023-09-09 06:49:43
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一、任务实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务，网络输入节点数为2，隐藏层的节点数设计为：25,50,25，输出层2 个节点，分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率，如图所示。我们并没有采用Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束，而是直接利用均方差误差函数计算与One-hot 编码的真实标签之间的误差，所有的网络激活函数全部采用Sigmoid 函数，这些设计都是为了能直接利用梯度推
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2024-06-21 10:10:19
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录问题一、相关代码二、寻找含有梯度参数的变量文件总结 问题在检查神经网络时，我们可能会检查神经网络是否真的把梯度反向传播给了优化器，然而存储梯度参数的变量文件很难找，因此有必要整理一下路径。一、相关代码我们创建了一个CFAR10的神经网络，输入测试集，计算交叉熵和下降梯度，并将梯度进行反向传播（优化器部分没有写，这里只演示如何
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2023-10-03 19:57:41
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pytorch反向传播反向传播的过程更多的是利用链式法则。， 如图所示，对于一个输入x和输入w，f相当于z，可以得到z=x*w=6,通过损失函数l对z的求导，在通过z对x或w的求导，相乘可以得到损失函数对x和w的导数，这就是一个链式法则的过程。将这些求来干嘛呢？实际上是用于梯度下降。事实上，为什么用反向传播，视频中说得很清楚，就是在有很多个结点的情况下并且各个结点的w权重又不相同，那么解
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2023-11-27 13:46:06
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反向传播（Back Propagation） 通常在设计好一个神经网络后，参数的数量可能会达到百万级别。而我们利用梯度下降去跟新参数的过程如（1）。但是在计算百万级别的参数时，需要一种有效计算梯度的方法，这种方法就是反向传播（简称BP）， 因此BP并不是一种新的算法，使用BP就是能够使计算梯度时更加有效率。 &n
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2024-04-24 20:55:28
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pytorch多个反向传播标签： pytorch之前我的一篇文章pytorch 计算图以及backward，讲了一些pytorch中基本的反向传播，理清了梯度是如何计算以及下降的，建议先看懂那个，然后再看这个。从一个错误说起：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have
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2024-08-17 10:50:39
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# PyTorch中的反向传播计算图
在深度学习中，反向传播是优化模型的重要步骤，它允许我们通过计算梯度来更新网络的权重。而PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活的计算图机制，使得反向传播变得高效且直观。本文将介绍PyTorch中的反向传播计算图，并通过实例展示其基本用法。
## 什么是计算图？
计算图是一个有向图，用于表示计算过程中的数据流和操作。在计算图中，节点代表操作（如
原创
2024-09-22 07:01:17
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pytorch 反向传播 求梯度 不可导函数
在深度学习中，反向传播（backpropagation）用于更新网络的权重。当我们遇到不可导的点时，如何处理这个问题就是一个挑战。本文主要探讨如何在 PyTorch 中有效处理不可导函数的反向传播问题，结合相关的理论和实践。以下是详细的技术内容。
### 协议背景
在机器学习领域中，反向传播是用于计算梯度的一种高效算法。时间轴如下：
```me
在进行深度学习模型训练时，使用 PyTorch 进行反向传播是一个关键的步骤。然而，当反向传播出现梯度报错时，定位问题并进行修复就显得非常重要。以下是我在解决“PyTorch 反向传播梯度报错”的过程中所记录的详细步骤。
问题背景
在进行深度学习训练时，通常我们会使用 PyTorch 中的自动求导机制来计算梯度。但是，当 Transformer 模型的梯度计算出现错误时，可能会导致模型无法正常
反向传播和梯度下降这两个词，第一眼看上去似懂非懂，不明觉厉。这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分，是和误差函数/损失函数的概念分不开的。神经网络训练的最基本的思想就是：先“蒙”一个结果，我们叫预测结果a，看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距，然后调整策略，再试一次，这一次就不是“蒙”了，而是有依据地向正确的方向靠近。如此反复多次，一直到预测结果和真实结果之间相差无几，亦
