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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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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卷积神经网络 训练数据的方法就是会给计算机提供每种类别 的图片，让机器自己去学习其中的特征并形成一个算法，因为这些算法是依赖于数据集的，所以也被称为是数据驱动的算法。卷积神经网络的原理 1.局部性 往往图片的的类别是通过图片的特征来决定的，而这些决定一般是由一些局部的区域决定的。2.相同性 对于不同的图片，如果有同样的特征，这些特征会出现在图片的不同位置，也就是说可以用同样的检测模式去检测不同图片
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2023-12-07 00:06:45
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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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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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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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PyTorch框架学习四——计算图与动态图机制一、计算图二、动态图与静态图三、torch.autograd1.torch.autograd.backward()2.torch.autograd.grad()3.autograd小贴士4.代码演示理解（1）构建计算图并反向求导：（2）grad_tensors的理解:（3）autograd.gard与create_graph的结合：（4）小贴士1（5
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2023-09-25 06:39:37
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Pytorch是如果为函数中的每个变量求导的呢？这就引入了一个特殊的概念：计算图 假如我们有一个函数： z = 2*a + 2*b我们不妨设： f1=2*a， f2=2*b那么：  
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2023-06-30 16:50:43
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Pytorch 可视化——Torchinfo以及TensorBoard注：本文为学习 DataWhale 开源教程《深入浅出 Pytorch》学习笔记，仅记录笔者认为价值较大、使用较少的知识点。一、可视化库安装 Pytorch 自身仅提供了简单的可视化功能，即打印模型，会展现模型的基本结构，例如运行下列代码：import torchvision.models as models
model = m
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2023-10-11 19:25:15
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# PyTorch显示计算图
计算图是深度学习模型中的重要概念，它描述了模型中各个操作（节点）之间的依赖关系。PyTorch提供了一种简单的方法来可视化计算图，这对于模型的调试和理解非常有帮助。本文将介绍如何使用PyTorch显示计算图，并且通过示例代码进行演示。
## 什么是计算图
计算图是一个有向无环图（DAG），其中每个节点表示一个操作，每个边表示操作之间的依赖关系。在深度学习中，计算
原创
2023-11-29 08:46:53
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# PyTorch输出计算图的全面探索
在深度学习领域，计算图是描述模型中数据流和操作的一种重要方式。作为一个流行的深度学习框架，PyTorch采用动态计算图的设计，允许用户在运行时构建计算图，从而灵活地进行网络构建和调试。本文将介绍PyTorch中的计算图，并通过代码示例展示如何输出和可视化计算图。
## 什么是计算图？
计算图是一个有向图，其中节点代表操作（如加法、乘法等），而边代表数据
用 Numpy 还是 Torch?torch 自称为神经网络界的 Numpy, 因为他能将 torch 产生的 tensor 放在 GPU 中加速运算 (前提是你有合适的 GPU), 就像 Numpy 会把 array 放在 CPU 中加速运算. 所以神经网络的话, 当然是用 Torch 的 tensor 形式数据最好咯. 就像 Tensorflow 当中的 tensor 一样。当然, 我们对 N
文章目录Tensor计算的可视化（线性回归为例）如何使用可视化库torchviz安装graphviz软件安装torchviz库使用 torchviz.make_dot() 在学习Tensor时，将张量y用张量x表示，它们背后会有一个函数表达关系，y的grad_fn会被赋予一个对应的函数。先定义的x是一个叶子节点，将所有Tensor节点的计算连接起来就可以用一个有向无环图(DAG)来表示，称为计算
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2023-10-09 13:09:01
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# PyTorch中的计算图
在现代深度学习框架中，计算图是非常重要的一个概念。PyTorch的计算图允许我们动态构建神经网络，这种方式为深度学习模型的构建和调试提供了极大的灵活性。在本文中，我们将探讨PyTorch中的计算图的基本概念，并通过实例代码演示如何使用计算图进行前向传播和反向传播。
## 一、什么是计算图？
计算图（Computational Graph）是一种用于表示计算过程的
在深度学习领域，PyTorch 是一个广受欢迎的开源框架，其灵活性和动态计算图使得模型构建和调试变得极为直观。然而，计算图的构建在实现复杂模型时仍然常常面临诸多技术痛点。本文将对如何解决“PyTorch 计算图构建”问题进行系统性的复盘，涵盖从初始技术痛点到可复用的方法论整个过程。
## 初始技术痛点
在实现任意深度学习模型的过程中，包括前向传播和反向传播，许多工程师在构建计算图时遭遇了以下问
Win 10安装PyTorchPyTorch 简介1. Python优先支持策略2. 动态图的良好支持3. 易于调试4. 命令式体验5. 轻松扩展PyTorch 主要组件PyTorch对于Windows系统的支持方法一： pip安装方法二：Conda安装测试安装成功 PyTorch 简介PyTorch是Torch7团队开发的，从它的名字就可以看出，其与Torch的不同之处在于Pytorch使用了
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2024-06-18 12:45:42
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一、张量的操作拼接torch.cat(): 将张量按维度dim进行拼接torch.stack()：在新建的维度dim上进行拼接t = torch.ones((2, 3))
t_0 = torch.cat([t, t], dim=0)
t_1 = torch.stack([t, t], dim=0)
print(t_0)
print(t_0.shape)
print(t_1)
print(t_1
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2024-06-18 15:49:18
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