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
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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# 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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文章目录可视化工具TensorBoard1、`SummaryWriter`类（1）`add_scalar()`（2）`add_scalars()`（3）`add_histgram()`（4）`add_image()`（5）`add_graph()`2、利用Tensorboard对网络模型的卷积和和特征图进行可视化 可视化工具TensorBoard
PyTorch从 1.2.0 版本开始，正式自带
Soft-Actor-Critic一共有两个版本，笔者称为SAC1与SAC2，鉴于它是一个非常火爆好用的算法，笔者首先给出它的代码，网传版本有很多，但是存在诸多问题譬如:1.算法不收敛2.由于值网络的更新导致策略网络无法更新3.SAC效果不好这导致了网络上几乎没有一个代码可以同时的在三种机器人控制(游戏)环境:“BipedalWalker-v3”,“LunarLanderContinuous-v2
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2024-07-19 18:07:08
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# 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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# 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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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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# 在PyTorch中设置无偏置的详细指南
作为一名刚入行的小白，了解如何设置无偏置（bias-free）层在PyTorch中十分重要。接下来，我将带领你一步一步地完成这项任务，从理解无偏置层的用途、设置过程到代码实现。我们会用表格来展示整个流程，并且使用Mermaid语法绘制旅行图和甘特图，以便你能够更直观地理解。
## 一、流程概述
首先，我们将整个任务分成以下几个步骤：
| 步骤 |
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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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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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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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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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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目录1.写在前面2.建立数据集3.建立神经网络4.训练网络5.可视化训练过程1.写在前面 上篇博客我们详细介绍了PyTorch在解决回归问题上，主要的解决方法步骤。在日常任务中，除了回归任务，另外一个比较常见的就是分类的任务。这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类。2.建立数据集 &
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2023-12-07 03:28:42
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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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