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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梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题Kaggle房价预测 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。假设一个层数为的多层感知机的第层的权重参数为，输出层的权重参数为。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
本文作者：Allen 在该系列的上一篇，我们介绍了使用Pytorch的重要知识点：计算图和自动求导。本篇我们继续学习计算图和自动求导。首先，我们在上一节的计算图上增加复杂度，例如变成这样的计算图：图中为了绘制方便，把张量w和x绘制在一个框中了。其对应的计算图代码如下：import torchw = torch.tensor([1.],requires_grad=True)x = t
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2023-12-11 22:31:15
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PyTorch是一款基于自动微分且越来越流行的神经网络框架。核心数据类型Tensor首先，手动初始化Tensor：a = torch.Tensor([[3., 3.],
[3., 3.]], requires_grad=True)像处理ndarray一样，可以通过将其中包含的数据简单地包装在torch.Tensor中来初始化Tensor。当用这种方式初始化Ten
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2023-12-25 11:24:00
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鉴于该问题影响了跨设备和小批量的梯度累积机制，可以推断过去若干年间的部分模型训练结果可能处于次优状态。研究
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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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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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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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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一、概念如果将Tensor的属性.requires_grad属性设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作（主要目的是利用链式法则进行梯度传播）。完成计算后，可以调用.backward()方法来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累计到.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。这为了
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2023-09-29 10:29:09
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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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基础知识tensors：tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。note1:在pytorch中，只有浮点类型的数才有梯度，故在方法四中指定np数组的类型为float类型。为什么torch.Te
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2023-10-22 08:27:07
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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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一、梯度导数是对某个自变量求导，得到一个标量。偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导（将其他自变量看成常数）。梯度指对所有自变量分别求偏导，然后组合成一个向量，所以梯度是向量，有方向和大小。上左图中，箭头的长度表示陡峭度，越陡峭的地方箭头越长，箭头指向的方向是y变大的方向，如果要使用梯度下降，则需要取负方向。右图中，蓝色代表低点，红色代表高点，中间的箭头方向从蓝色指向红色，而且中间最陡峭的地方，
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2024-04-14 15:13:38
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在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度(gradient).本节将介绍如何使用PyTorch提供的autograd模块来自动求梯度.from torch import autograd,torch2.3.1 简单例子我们先来看一个简单例子：对函数求关于列向量的梯度.我们先创建变量，并赋初值.x = torch.arange(4).float().reshape(4,1) #
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2023-11-03 13:28:21
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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。概念上一节介绍的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)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播
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2023-08-10 15:00:02
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神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。 Pytorch一般通过反向传播 backward 方法 实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。 除此之外，也能够调用torch.autograd.grad 函数来实现求梯度计算。这就是Pytorch的自动微分机制。一、
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2024-02-22 11:32:08
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