1 梯度下降原理 首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！ 所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。而求取梯度
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2024-08-17 10:43:30
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写在前面：我认为如果说“两个变量AB共享data”，但是它们地址不同，这样理解比较好：两个变量的id指的是变量名的内存地址，但是两个变量名地址又指向一个同一个data地址。inplace操作（比如pytorch中的最后带下划线的方法，+=，*=等，都是inplace操作，我想是直接改变变量所指向的data内存地址中的data值，指向的还是那个内存地址，只是那个内存地址的值变了。）改变的是他们共同指
# 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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问题：实际上，真正的学习过程中，cost（w）不会是一个平滑的曲线。当只要有一个维度时，还可以做线性搜索。但当权重个数为两个或多个时，如 ，此时搜索量剧增。优化问题优化问题：求目标函数（cost(w)）的权重组合 梯度下降算法（Gradient Descent）假设在某个损失函数里，模型的损失cost 与 一个权重w 的关系如下图。权重w 目前在该红点处。此时，如果求出该点的梯
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2024-06-13 14:23:22
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在训练神经网络时我们有很多的需求，比如我们在训练时需要冻结某一部分网络，再比如我们需要通过一个网络两次等等，这都涉及对计算图的操作，首先通过简单的demo来看一下pytorch是怎么计算梯度的，然后我们再通过一些实例对网络进行操作一个简单的梯度示例创建三个二维变量x，y，z，令我们画出上述计算的简单图示 假设，，，计算梯度，，，，所以在torch中计算时，我们需要知道一些tensor的属性：
pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势，也是标量；(3)梯度是一个矢量，是有大小和方向的，其方向是指多元函数增大的方向，而大小是指增长的趋势快慢。2、在寻找函数的最小值的时候可以利用梯度下降法来进行
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2023-09-12 21:06:11
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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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41激活函数与GPU加速sigmoid /Tanh 会出现梯度离散问题，就是梯度为0（导数为0） relu 在x=0处不连续，x小于0时梯度为0，x大于0梯度为1不变，利于串行的传播，这样就不会出现梯度爆炸或梯度离散的情况 relu x小于0时梯度为0，为解决这个在x小于0部分 设置了y=a*x，使得有一定的梯度a而不是0，斜角一般默认0.02的样子 selu=relu+指数函数，使得在x=0出也
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2023-08-07 10:27:47
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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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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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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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博主之前电脑显卡为A卡一直在用cpu版本的，由于新换了一台1660ti卡的笔记本于是研究了一下怎么装gpu版本的pytorch下面进入正文，只有显卡为N卡才能装pytorch的cuda的版本，其他卡只能用CPU的版本。 Anaconda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个电脑上安装不同版本的软件包，并能够在不同的环境之间切换，Anaconda不是语言，它只是python的一个集成管理工具或
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2023-10-18 10:40:48
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点击访问：PyTorch中文API应用具体代码地址自动求导机制本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它，因为它将帮助您编写更高效，更简洁的程序，并可帮助您进行调试。从后向中排除子图每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。requires_grad
如果有一个单一的输
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2024-08-13 10:39:23
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说明模型裁剪可分为两种，一种是稀疏化裁剪，裁剪的粒度为值级别，一种是结构化裁剪，最常用的是通道裁剪。通道裁剪是减少输出特征图的通道数，对应的权值是卷积核的个数。问题通常模型裁剪的三个步骤是：1. 判断网络中不重要的通道 2. 删减掉不重要的通道（一般不会立即删，加mask等到评测时才开始删） 3. 将模型导出，然后进行finetue恢复精度。步骤1,2涉及到非常多的标准和方法，这里不去深究。但是到
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2024-02-21 23:17:41
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深度学习其实就是一个最优化问题，找到最小的loss值，因为自变量过多，想要找到最小值非常困难。所以就出现了很多最优化方法，梯度下降就是一个非常典型的例子。本文针对python的pytorch库中的自动求梯度进行了详细的解释Tensorpytorch里面的tensor可以用来存储向量或者标量。 torch tensor还可以指定数据类型，以及数据存储的位置（可以存在显存里，硬件加速
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2023-08-21 09:07:15
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Pytorch学习：Task2-3 梯度计算和梯度下降过程、PyTorch全连接层原理和使用1. 学习自动求梯度学习梯度下降原理1.线性回归 linear regression2.损失函数 loss function3. 最小均方法 Least mean square4. 梯度下降 -- 随机梯度下降SGD小练习2. 全连接层学习步骤一：全连接层原理学习1、全连接层的推导：2、全连接层的前向计算
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2023-08-21 19:54:02
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我们最大的问题是, 我们如何训练模型来确定权重参数, 以最小化误差函数。让我们开始吧, 梯度下降如何帮助我们训练模型。首先, 当我们使用线性函数初始化模型时, 线性模型将从随机初始参数调用开始。它确实给了我们一个随机的初始参数。现在, 基于与该初始参数A相关的误差, 现在忽略偏差值。我们的动机是朝着使我们产生较小误差的方向运动。如果我们采用误差函数的梯度作为切线在当前值处的切线的斜率的导数, 则该
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2023-11-28 10:56:40
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