PyTorch入门实战教程笔记（十）：梯度相关操作1梯度概念梯度也就是所有自变量偏微分的向量（而不是标量），与导数不同，梯度有方向还有大小，反应朝某一方向梯度变化的大小，可用下式表示，例如，z = y2 - x2 ,其梯度为▽z = (-2x, 2y), 在(0,0)处的梯度为(0, 0), 在(1, 1)处的梯度为(-2,2)。用梯度找极小值解在PyTorch入门实战教程笔记（二）：简单回归问题
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2024-01-24 21:38:23
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2023.04.02（一）优化器同样是在pytorch官网找到优化器（optim），查看官方文档。下面以 optim = torch.optim.SGD(nerualnetwork.parameters(), lr=0.01) 为例 optim = torch.optim.SGD(nerualnetwork.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(20
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2023-11-09 06:55:18
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在深度学习的实际应用中，特别是使用 PyTorch 框架时，设置梯度的管理往往直接关系到模型训练的效率和结果的质量。一个合理的梯度设置不仅能提高训练速度，还能防止内存泄漏或梯度爆炸等问题。因此，掌握如何有效设置 PyTorch 中的梯度是非常重要的。这篇博文将围绕“pytorch设置梯度”这一主题，从多个方面深入探讨该问题的解决方案。
## 背景定位
在深度学习模型的训练过程中，梯度的计算和管
# PyTorch中的梯度设置入门指南
在深度学习的实现中，了解如何正确设置和管理梯度非常重要。PyTorch提供了一些直观的工具来帮助你进行这一操作。在这篇文章中，我们将会逐步学习如何在PyTorch中设置需要梯度的张量，并展示每一步所需的代码和注释，帮助你深入理解。
## 整体流程
在深入代码之前，让我们先概述一下我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
Pytorch： 自定义网络层 Pytorch： 自定义网络层自定义Autograd函数高阶导数自定义ModuleFunction与Module的异同References 自定义Autograd函数对于浅层的网络，我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程。但是当网络变得很大时，特别是在做深度学习时，网络结构变得复杂。前向传播和反向传播也随之变得复杂，手动书写这两个过程就会存在很大的困难。幸运地是在
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2023-10-20 20:44:04
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# PyTorch 设置梯度剪切阈值
在深度学习的训练过程中，梯度爆炸是常见的问题。梯度爆炸会使得模型参数更新过大，从而导致训练不稳定，甚至损坏模型。为了防止这一问题，梯度剪切（Gradient Clipping）作为一种有效的技术被广泛使用。本文将介绍如何在 PyTorch 中设置梯度剪切阈值，并配以实例代码及相关概念的解释。
## 什么是梯度剪切？
梯度剪切是为了控制梯度的大小，可以有效
原创
2024-10-24 06:45:28
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确定神经网络中的参数需要两个步骤：Forward Propagation：正向传播，就是神经网络利用自己“猜测”最好的参数，根据input data得到output（包括各个node的值）。Backward Propagation: 反向传播，神经网络通过正向传播的output得到的error适应自己的参数。更新权重参数的过程是在BP阶段完成的。模型中的参数根据损失函数的梯度来确定。为了计算这些梯
# PyTorch设置不使用梯度的指南
在使用PyTorch进行深度学习时，有时候我们并不希望计算梯度，比如在验证阶段或进行推理时。通过本指南，我将教会你如何设置PyTorch来“不使用梯度”。
## 一、流程概述
首先，我们来总结一下实现“设置不使用梯度”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | -----
原创
2024-10-13 03:19:28
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PyTorch中的梯度累加使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）传统的训练函数，一个batch是这么训练的：for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cud
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2023-08-08 10:52:27
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目录一、概念 二、Tensor1. 创建Tensor并设置属性requires_grad=True 2. Tensor运算操作3. 复杂一点的运算4. 使用函数requires_grad()来改变requires_grad属性三、 梯度1. 求解梯度2. 中断梯度3. 改变
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2023-08-01 11:28:15
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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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前言本篇笔记以介绍 pytorch 中的 autograd 模块功能为主，主要涉及 torch/autograd 下代码，不涉及底层的 C++ 实现。本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。torch.autograd.function （函数的反向传播）torch.autograd.functional （计算图的反向传播）torch.autograd.gradcheck （数值梯度检查
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2024-06-21 09:34:30
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1.梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为L的多层感知机的第l层H(l)的权重参数为W(l)，输出层H(L)的权重参数为W(L)。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity mapping）ϕ(x)=x。给定输入X，多层感知机
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2023-12-24 21:34:43
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创建tensortorch.empty(),未初始化的Tensor torch.rand(),随机初始化的Tensor(均匀分布) torch.randn(),标准分布 torch.normal(),正态分布 torch.uniform(),均匀分布 torch.randperm(),随机排列 torch.zeros(),全零的Tensor torch.ones(),全一的Tensor torch
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2023-09-24 10:53:21
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创建模型所常用的代码解释：张量与ndarray的互相转换： torch.from_numpy(a) 从numpy数组中创建张量
x1.numpy() 反之x.add(x1)
x.add_(x1) 加下划线的话就地改变x值
x.view 与np中的reshape方法相同
x.view(-1, 1) -1代表自动计算
x.item() 返回标量值张量的自动微分将Torch.Tensor属性
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2023-11-10 02:51:04
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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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# 在PyTorch中如何设置不采用梯度
在深度学习中，梯度计算是训练模型的基础。然而，在某些情况下，我们可能只需要进行前向传播，而不希望计算梯度。例如，当我们在进行特征提取或评估模型时，我们可以选择不计算梯度。本文将介绍如何在PyTorch中设置不采用梯度，并解决一个实际问题，最后通过示例展示如何实现这一点。
## 什么情况下需要不计算梯度？
一些典型的场景包括：
1. **特征提取**：
原创
2024-10-12 03:54:44
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优化器
01 概念
机器学习模块中，数据读取，构建模型，得到损失函数后，就需要构造优化器，管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签。pytorch的优化器:管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签。深度学习优化器的两个核心是梯度与学习率，前者决定参数更新的方向，后者决定参数更新程度。采用梯度原因：对于高维的函数其更高阶导的计算复
简介如果将Tensor的属性.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了）。完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累积到.grad属性中。注意在y.backward()时，如果y是标量，则不需要为backward()传入任何参数；否则，需要传入一个与y同形的Tensor如果
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2023-10-17 08:04:22
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神经网络是通过梯度下降来学习的，在进行反向传播时，进行每一层的梯度计算，假设梯度都是比较大的值，计算到第一层的梯度时，会呈指数级增长，那么更新完的参数值会越来越大，产生梯度爆炸现象。一个比较常见的表现就是损失变成non。 梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断，使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常
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2024-07-19 22:25:15
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