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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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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pytorch 不更新梯度是一个常见的问题，通常发生在我们在使用这个强大的深度学习框架时。导致这个问题的原因可能有很多，比如数据加载不当、模型定义错误、优化器问题等。本文将详细探讨如何定位、分析和解决这类问题。
## 背景定位
在深度学习的开发过程中，我们常常会遇到模型无法更新梯度的情况。这往往导致模型训练停滞不前，从而影响最终结果的准确性。适用此类问题的场景包括但不限于NLP、图像处理、强化
# PyTorch不更新梯度的探讨
在深度学习中，梯度和参数更新是模型训练的重要环节。然而，有时我们在使用PyTorch时会发现梯度没有如预期那样更新。本文将深入探讨这一现象的原因及其解决办法，并提供示例代码以便更好地理解。
## 什么是梯度？
在机器学习的上下文中，梯度是损失函数相对于模型参数的导数，它指示了当前参数位置的“下降”方向。通过反向传播算法，我们可以计算梯度，并使用它们来更新参
整体：1.for i in range(起始值，终点值，步长)2.numpy.array(object, dtype=None)，返回数组3.x.reshape(-1,1)，转换成矩阵，列4.optimizer.zero_grad把梯度信息设置为0以SGD为例，是算一个batch计算一次梯度，然后进行一次梯度更新。这里梯度值就是对应偏导数的计算结果。显然，我们进行下一次batch梯度计算的时候，前
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2023-11-07 07:42:20
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自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念：方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。 偏导数：是多个数（每元有一个）；是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数，因此二元函数就有两个偏导数。 偏导函数：是一个函数；是一个关于点的偏导数的函数。 梯度：是一个向量；每个元素为函数对一元变量的偏导数；它既有大小（其大小为最大方向导数），也有方向。 摘自《方向导数与梯度》梯度从本质上来说也是导
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2024-02-20 11:26:49
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编辑：忆臻PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？作者：Pascal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.cuda(n
在深度学习中，使用 PyTorch 进行优化时，遇到“原地操作梯度不更新”的问题是一个常见的困扰。这个问题往往在对张量进行原地修改（例如：在反向传播中）时发生，导致梯度的计算不正确。接下来，我将逐步展示如何解决这个问题。
## 环境准备
首先要确保你的开发环境能够支持 PyTorch。以下是软硬件的要求：
- **软件要求**：
- Python 3.6 及以上版本
- PyTorc
前言本文参考PyTorch官网的教程，分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长，这五个模块分别在五篇博文中介绍。Part1：PyTorch简单知识Part2：PyTorch的自动梯度计算Part3：使用PyTorch构建一个神经网络Part4：训练一个神经网络分类器Part5：数据并行化本文是关于Part2的内容。 Part2：PyTorch的自动梯度计算 aut
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2023-11-14 13:53:29
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前面的课程学习了优化器的概念，优化器中有很多超参数如学习率lr，momentum动量、weight_decay系数，这些超参数中最重要的就是学习率。学习率可以直接控制模型参数更新的步伐，此外，在整个模型训练过程中学习率也不是一成不变的，而是可以调整变化的。本节内容就可以分为以下3方面展开，分别是：（1）为什么要调整学习率？（2）Pytorch的六种学习率调整策略；（3）学习率调整总结。为什么要调整
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2024-04-29 21:14:30
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# PyTorch 梯度更新详解
深度学习是当前人工智能领域的一个核心技术，而在深度学习中，模型的训练与优化是至关重要的。而在此过程中，梯度更新方法起到了重要的作用。本文将深入探讨PyTorch中的梯度更新机制，辅以代码示例和相关图示，帮助大家更好地理解这一知识点。
## 1. 梯度更新的基本概念
在机器学习中，模型的目标是最小化损失函数。为了实现这一目标，我们通常会使用梯度下降算法（Gra
原创
2024-09-15 06:02:17
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首选注意：torch.ensor 与 torch.Tensor的区别常用操作 torch.tensor是一个包含多个同类数据类型数据的多维矩阵。 常用参数dtype: tessor的数据类型，总共有八种数据类型。其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，py
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2023-10-04 20:13:53
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简介如果将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累积到.grad属性中。注意在y.backward()时，如果y是标量，则不需要为backward()传入任何参数；否则，需要传入一个与y同形的Tensor如果
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2023-10-17 08:04:22
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## 如何在PyTorch中不更新某次回传的梯度
### 1. 简介
在深度学习中，通过反向传播算法可以计算梯度并更新模型参数，以使模型逐渐收敛到更好的状态。然而，在某些情况下，我们可能希望不更新某次回传的梯度，这可以在一些特殊的训练技巧中发挥作用。
本文将介绍如何在PyTorch中实现不更新某次回传的梯度。我们将首先介绍整个过程的流程，然后详细讲解每一步需要做什么，并提供相应的代码示例。
原创
2023-09-02 03:52:53
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# PyTorch 手动更新梯度
## 引言
在深度学习中，梯度更新是优化模型参数的关键步骤。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了自动求导的功能，可以自动计算梯度并通过优化算法更新参数。然而，有时候我们需要手动更新梯度，特别是在一些特殊的优化算法中。本文将介绍如何在PyTorch中手动更新梯度。
## 手动更新梯度的流程
下面是手动更新梯度的整个流程，可以用表格形式展示：
| 步
原创
2023-10-14 12:12:32
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# PyTorch变量与梯度更新详解
在深度学习中，梯度更新是优化模型的重要步骤。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的工具来简化这一过程。本文将详细探讨PyTorch中变量的操作和梯度更新的过程，同时提供实用的代码示例，帮助大家理解这一重要概念。
## PyTorch的变量（Tensor）
在PyTorch中，变量是数字（张量）的封装，可以进行自动微分。实际上，PyTo
文章目录1. 一个神经网络例子2. Autograd的微分3. 计算图4. 从 DAG 中排除 训练神经网路(NN, neural network)分为 正向传播和反向传播。
在正向传播中，NN 对正确的输出进行最佳猜测。 它通过其每个函数运行输入数据以进行猜测。
在反向传播中，NN 根据其猜测中的误差调整其参数。 它通过从输出向后遍历，收集有关函数参数（梯度）的误差导数并使用梯度下降来优化
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2024-02-02 23:05:07
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（Demo）这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略，以及经验（其实并没有什么经验）等，白菜一枚。Demo Site: https://gith
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2024-08-12 12:16:52
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目录（1）梯度向下算法思想（2）模型公式（3）代码实现（4）优化算法：指数加权均值（5）随机梯度下降课程推荐：03.梯度下降算法_哔哩哔哩_bilibili优化问题：求误差值函数最小的权重w（1）梯度向下算法思想在绝大多数的情况下，损失函数是很复杂的（比如逻辑回归），根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种对大多数函数都适用的方法。这就引出了“梯度算法”。首先，梯度下降(Gradient De
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2023-10-13 23:08:30
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内容导读北京时间 3 月 4 日，PyTorch 官方博客发布 1.8 版本。据官方介绍，新版本主要包括编译器和分布式训练更新，同时新增了部分移动端教程。整体来看，本次版本更新涵盖 1.7 版本发布以来，共计 3,000 多次 commit，包括编译、代码优化、科学计算前端 API 以及通过 pytorch.org 提供的二进制文件支持 AMD ROCm。同时 PyTorch 1.8 还为管道和模
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2024-03-13 11:42:16
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