计算图与动态图机制 文章目录计算图与动态图机制计算图grad_fn: 记录创建该张量时所用的方法动态图vs 静态图 计算图与动态图机制计算图1、什么是计算图？什么是计算图？2、计算图与梯度求导用代码验证一下上面图片的例子：import torch
w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_
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2024-01-08 14:59:39
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张量：1.张量是PyTorch中基本的数据结构。张量是一个数组，即一种存储数字集合的数据结构，这些数字可通过索引单独访问，也可通过多个索引进行索引。2.张量与list的区别 Python列表或数字元组（tuple）是在内存中单独分配的Python对象的集合； PyTorch张量或NumPy数组（通常）是连续内存块上的视图（view），这些内存块存有未
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2024-04-18 13:52:07
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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
训练深度学习网络的过程中出现 loss nan总是让人觉得头疼，本人这次是在pytorch的半精度amp.autocast, amp.GradScaler训练时候出现了loss nan。loss nan 常见的一般几种情况有：lr学习率设置的过大，导致loss nan，调小lr；训练数据中有脏数据，也会导致loss，这个需要自己排查，batch设置为1，遍历所有训练数据遇到nan就打印数据路径再退
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2023-07-09 19:18:51
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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
在计算机视觉领域，特征图是深度学习模型中的关键组成部分。在使用PyTorch框架时，很多用户面临一个问题，即如何将特征图输出以便对中间层进行调试或可视化。在这篇博文中，我将详细记录解决“PyTorch怎么输出特征图”问题的过程。
为了更好地说明这个问题的背景，假设我们在进行图像分类任务时，使用了一个卷积神经网络（CNN）模型。从输入图像经过多个卷积和激活层后，我们希望能够观察到某些特征图，以了解
title: TensorFlow-静态图和PyTorch-动态图区别categories:KnowledgePyTorchtags:KnowledgePyTorchTensorFlow计算图TensorFlow-静态图和PyTorch-动态图区别最近在重新学习一遍pytorch，之前对于自动求导中的计算图的概念不是很清楚，这里从头看了一遍，有了解一下，简单的写一下自己的笔记。PyTorch自动求
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2024-01-15 03:11:21
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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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C1层是一个卷积层，由6个特征图Feature Map构成。特征图中每个神经元与输入为55的邻域相连。特征图的大小为2828，这样能防止输入的连接掉到边界之外（32-5+1=28）。C1有156个可训练参数（每个滤波器55=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器，共(55+1)6=156个参数），共156(28*28)=122,304个连接。
S2层是一个下采样层，有6个1414的特
目录一、参数访问1、目标参数2、一次性访问所有参数3、从嵌套块收集参数二、参数初始化1、内置初始化2、自定义初始化3、参数绑定 在选择了架构并设置了超参数后，我们就进入了训练阶段。此时，我们的目标是找到使损失函数最小化的模型参数值。经过训练后，我们将需要使用这些参数来做出未来的预测。此外，有时我们希望提取参数，以便在
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2024-06-27 06:26:13
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Python中的三类方法/函数Python中有三类方法，实例方法（Instance Method）、静态方法（Static Method）和类方法（Class Method）。如果只是编写一些简单的Python脚本，那么了解这三类方法的区别没有什么大的鸟用。但是，如果是为了OOP，那么深入理解这三类方法还是非常有必要的。。。吧开始之前：理解装饰器模式了解这三类方法的区别之前，得要先了解装饰器模式（
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2024-08-29 21:28:09
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# 神经网络输出特征图 PyTorch
神经网络是一种模仿人脑神经系统工作方式的计算模型，具有很强的学习能力和适应能力。在机器学习和深度学习领域中，神经网络被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务上。神经网络的输出特征图是神经网络中的一个重要概念，本文将介绍神经网络输出特征图在PyTorch中的使用方法。
## 什么是神经网络输出特征图？
神经网络由多层神经元组成，每一层都有一组权
原创
2024-01-24 10:36:39
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Tensor官网连接：Tensortensor被翻译为张量，是一种与NumPy数据和矩阵十分相似的特殊数据结构 在PyTorch中，我们使用tensor给模型的输入输出以及参数进行编码 除了可以在GPUs和其他可以加速运算的硬件上运行这一特点之外，tensors和NumPy数组非常相似 文章目录Tensor1. 初始化tensor使用数据直接初始化使用NumPy arrays初始化使用另一个ten
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2024-06-01 06:07:07
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写在前面有时候需要将模型的结构输出出来，有三种函数可被使用，分别是nn.Module.modules()、nn.Module.children()、nn.Module.parameters()，包括其对应的nn.Module.named_modules()、nn.Module.named_children()、nn.Module.named_parameters()，加了named就是能够将层或者
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2023-08-04 13:35:51
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章节目录：1 动态图的初步推导2 动态图的叶子节点3. grad_fn4 静态图本章节简单缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制（最新版的TF也支持动态图了似乎）。1 动态图的初步推导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；上图是用计算图表示：其中呢， ，
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2021-04-08 16:59:52
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本章节缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制（最新版的TF也支持动态图了似乎）。 其中呢，$a=x+w$ ，$b=w+1$ , $y=a∗b$. (a和b是类似于中间变量的那种感觉。) Pytorch在计算的时候，就会把计算过程用上面那样的动态图存储…
原创
2021-05-19 21:07:14
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在深度学习的图像处理任务中，使用 PyTorch 生成高分辨率图像是一个常见需求。尤其是在视觉任务如图像生成、超分辨率重建和图像修复方面，输出高质量图像直接影响最终的视觉效果和后续的分析。因此，如何在 PyTorch 中正确设置和输出高分辨率图像显得尤为重要。接下来我们将深入探讨这一问题。
## 问题背景
在图像处理领域，输出分辨率高的图像可以帮助提高模型的表现力，特别是在视觉识别、目标检测等
在深度学习中，有时候我们需要提取卷积神经网络（CNN）中任意层的输出特征图，以便对网络的中间特征进行分析和可视化。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一功能，包括软件和硬件的准备、配置过程、参数说明、功能验证以及常见问题的排查和解决方案。
## 环境准备
在开始之前，需要确保您的开发环境满足以下软硬件要求。
### 硬件要求
| 设备 | 最低配置 | 推荐配
5.3 多输入通道和多输出通道前面两节里我们用到的输入和输出都是二维数组,但真实数据的维度经常更高。例如,彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB(红、绿、蓝)3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w(像素),那么它可以表示为一个3 * h * w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道(channel)维。本节将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。5.3.1 多输入通道 接下来我们实
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2023-09-06 21:03:27
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一、常见原因方法1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。
1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出
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2023-11-07 11:05:07
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