一. torch.stack（）函数解析1. 函数说明：1.1 官网：torch.stack()，函数定义及参数说明如下图所示：1.2 函数功能沿一个新维度对输入一系列张量进行连接，序列中所有张量应为相同形状，stack 函数返回的结果会新增一个维度。也即是把多个2维的张量凑成一个3维的张量；多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推，也就是在增加新的维度上面进行堆叠。1.3 参数列表tensors
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2024-07-09 04:46:21
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softmax是非线性激活函数的一种。它将神经元的输出变换到(0,1)的区间内。 需要注意的是对应的是分子中的指数项，而与分母是无关的。 下面对进行求导, 这里分为两种情况。 j==i 另一种情况是 j!=i 就是要注意对求导时，S的分子的指数项哪一项，刚好是还是别的项，这将直接影响求导的最终结果。 ...
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2021-08-11 13:09:00
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其实整个推导，上面这个图片已经介绍得十分清楚了，但是仍有很多小步骤被省略掉了，我会补上详细的softmax求导的过程： (1)softmax函数
\quad
首先再来明确一下softmax函数，一般softmax函数是用来做分类任务的输出层。softmax的形式为:
原创
2022-04-19 10:11:15
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高阶函数英文叫Higher-order function。什么是高阶函数？我们以实际代码为例子，一步一步深入概念。变量可以指向函数以Python内置的求绝对值的函数abs()为例，调用该函数用以下代码：>>> abs(-10)
10但是，如果只写abs呢？>>> abs可见，abs(-10)是函数调用，而abs是函数本身。要获得函数调用结果，我们可以把结果赋值给
softmax求导y^i=softmax(zi)=expzi∑j=1Kexpzjloss=−∑i=1Nyilogy^i\hat{y}_i=\text{sof
原创
2022-12-04 07:57:14
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作为函数，并且可以使用上述公式计算梯度，以便进行反向传播和模型参数。综上所述，我们可以使用交叉熵损失函数和。，给出损失函数定义，并且给出损失函数。, 用交叉熵作为损失函数。那么根据链式法则，损失。表示模型的预测输出，
原创
2023-04-19 17:22:01
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前情提要。
原创
2024-03-02 00:53:37
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# PyTorch中的Softmax函数
## 简介
在深度学习中，Softmax函数是一个常用的激活函数，用于将输入转换为概率分布。它通常在多分类问题中用于输出层。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了一个方便的Softmax函数实现。本文将介绍Softmax函数的数学原理，并提供PyTorch中如何使用Softmax函数的代码示例。
## Softmax函数的数学原理
Soft
原创
2023-09-02 03:56:43
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GitHub 上找了几个 examples 来学习，对网络的搭建有了笼统地认识，但是发现有好多基础 pytorch 的知识需要补习，所以慢慢从官网 API 进行学习吧。AUTOGRAD MECHANICS(自动求导机制) 这一部分做了解处理，不需要完全理解的明明白白的。Excluding subgraphs from backward默认参数 False），可以设置此参数排除向后梯度求导时排除子
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2023-06-06 09:56:17
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PyTorch 的 自动求导（Autograd）一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。现在已经有了很多封装好的 API，我们在写一个自己的网络的时候，可能几乎都不用去注意求导这些问题，因为这些 API 已经在私底下处理好了这些事情。现在我们往往只需要，搭建个想要的模型，处理好数据的载入，调用现成的 optimizer 和 loss function，直接开始训练就好了。
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2023-12-13 00:38:35
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1. 自动求导机制pytorch会根据就算过程自动生成动态图，然后可以根据动态图的创建过程进行反向传播，计算得到每个节点的梯度。在创建张量的时候设置requires_grad=True可以将该张量加入到计算图中。torch.autograd为pytorch的自动求导包，有torch.autograd.backward函数和torch.autograd.grad函数，其中torch.autograd
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2024-01-14 20:12:09
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# 实现"pytorch softmax dim"的步骤
## 1. 确定要进行softmax的维度
首先，我们需要确定在哪个维度上进行softmax操作，通常是在tensor的某一个维度上进行softmax计算。比如在一个(batch_size, num_classes)的tensor上，我们通常会在num_classes这个维度上进行softmax操作。
## 2. 使用PyTorch进行
原创
2024-07-11 06:00:02
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# PyTorch中的Softmax函数：简单易懂的指南
在深度学习领域，激活函数扮演着重要的角色。其中，Softmax函数是分类问题中常用的一种激活函数。本文将深入探讨PyTorch中的Softmax函数，包括其原理、应用场景和代码示例。
## Softmax函数的原理
Softmax函数的主要作用是将一个向量中的元素转换为概率分布。给定一个向量$\mathbf{z} = [z_1, z_
原创
2024-09-01 04:02:32
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通俗详解softmax函数及其求导过程陆续的将以前的一些文章原创保护和重新排版一下！以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！本文目录如下：1、softmax函数讲解2、softmax函数求导过程详解3、softmax函数求导为什么如此方便1softmax函数softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，
原创
2020-11-23 13:10:31
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在多分类问题中，一般会把输出结果传入到softmax函数中，用交叉熵作为损失函数。本来就来分析下以交叉熵为损失函数的情况下，softmax如何求导。
原创
2022-08-09 21:49:09
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归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（2016年）、Instance Normalization（2017年）、Group Normalization（2018年）、Switchable Normalization（2019年）；将输入的图像shape记为[N, C, H, W]，这几个方法主要的区别就是在，b
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2024-06-27 11:14:34
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Pytorch自动求导与逻辑回归1. 自动求导 torch.autograd1.1 torch.autograd.backward1.2 torch.aurograd.grad2. 逻辑回归(线性二分类模型)3. 机器学习模型训练步骤 1. 自动求导 torch.autograd1.1 torch.autograd.backward# torch.autograd.backward() 功能：
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2024-10-04 11:31:01
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# PyTorch复合求导指南
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你学习如何通过PyTorch实现复合求导。在本文中，我将向你介绍整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 复合求导的流程
复合求导是指在计算图中进行多次自动求导操作。下面是一份简单的步骤表格，可以帮助你理解整个过程。
| 步骤 | 代码
原创
2023-07-31 08:42:45
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# Pytorch 自动求导指南
在深度学习中，自动求导是训练模型的核心部分。使用 Pytorch 可以很方便地实现这一点。本文将通过一个实例，带您了解如何在 Pytorch 中使用自动求导功能。我们将分步进行，确保逐步分析每个环节，并给出相应的代码示例。
## 自动求导流程
以下是实现 Pytorch 自动求导的一般流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
原创
2024-10-17 12:28:24
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Torch.autograd在训练神经网络时，我们最常用的算法就是反向传播（BP）。参数的更新依靠的就是loss function针对给定参数的梯度。为了计算梯度，pytorch提供了内置的求导机制 torch.autograd，它支持对任意计算图的自动梯度计算。计算图是由节点和边组成的，其中的一些节点是数据，一些是数据之间的运算计算图实际上就是变量之间的关系tensor 和 function 互
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2024-07-11 10:07:53
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