# PyTorch 梯度上升：理论与实践
## 引言
在深度学习和机器学习的世界中，我们常常会听到“梯度下降”这个术语，通常用于最小化损失函数。然而，值得注意的是，我们也可以使用“梯度上升”来最大化某个目标函数。在本篇文章中，我们将探讨梯度上升的概念，并通过PyTorch进行实践。
## 梯度上升的基本概念
梯度上升的核心思想与梯度下降相反。当我们在面对需要最大化的目标函数时，梯度上升可以
在深度学习领域，梯度上升是一种优化技术，主要用于最大化目标函数。与梯度下降相对，它在参数空间中通过计算梯度沿着上升的方向来更新参数。本文将详细探讨如何在PyTorch中实现梯度上升的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及生态集成。
### 环境配置
首先，正确的环境配置是成功实现梯度上升的关键。以下是环境配置的思维导图：
```mermaid
mindmap
ro
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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学习教材： 动手学深度学习 PYTORCH 版(DEMO)(https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)
PDF 制作by [Marcus Yang](https://github.com/chenyang1999) 本文目录：1. 前言2.Tensor的.requires_grad属性3. Tensor 的 detach()函数4. Te
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2023-09-12 15:37:37
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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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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，并执⾏行反向传播。 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（这样就可以利利⽤用链式法则进⾏行行梯度传播了了）。完成计算后，可以调 ⽤用 .backward() 来完成所有梯
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2023-09-06 12:38:08
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1、基础知识:与numpy中的基本操作相似， pytorch 的作用是引入GPU加快运算， 增加图形界面， 适合大数据运算， 尤其是deep learninggradient 梯度类似于求导， 找到梯度下降的最佳路径。tensor 除了可以进行线性代数运算， 还可以求梯度 tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reu
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2024-06-11 05:30:08
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一、Tensor用于自动求梯度"tensor"这个单词⼀般可译作“张量”，张量可以看作是⼀个多维数组。标量可以看作是0维张量，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是⼆维张量。 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au
1.1深度学习的发展史深度学习的本质是一个前馈神经网络梯度消失和梯度爆炸：在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。(8条消息) 梯度消失与梯度爆炸产生
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2024-04-29 14:02:58
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1. 穷举法和分治法传统的穷举法和分治法都面临着搜索空间太大或者容易陷入局部最优的问题。2. 梯度下降算法优化问题就是指找使得最小值的问题。用目标函数对权重求导数，再用权重加上它导数乘以学习率（学习率就是它从那个方向走多远），就求得了它的上升方向。为什么上升是因为，假设，当导数大于0时，说明随着的增加，它是逐渐上升的。当导数小于0时，说明随着的减少，他是逐渐上升的。而这里我们要的是逐渐下降，所以导
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2024-03-03 09:06:22
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autograd自动求梯度概念tensor梯度 自动求梯度概念在深度学习中，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。其中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了）。完成计
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2024-04-02 12:49:37
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一、Tensor用于自动求梯度"tensor"这个单词⼀般可译作“张量”，张量可以看作是⼀个多维数组。标量可以看作是0维张量，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是⼆维张量。 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au
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2023-10-21 10:59:53
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《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。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用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。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(tr
用梯度上升算法进行Logistic回归$w=w+\nabla{f(w)}$对应代码如下import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
data_1, labels = make_classification(n_samples=400, n_f
原创
2023-09-05 17:59:42
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# Java梯度上升实现，全方位入门指南
梯度上升（Gradient Ascent）是一种优化算法，用于寻找函数的最大值。在机器学习中，梯度上升常常用于训练模型，使其达到最佳性能。本篇文章将详细介绍如何在Java中实现梯度上升，包括基本的步骤、代码实现、注释及关系和流程图示。
## 整体流程
在开始编码之前，我们首先要了解实现梯度上升的整体流程。下面是实现梯度上升的基本步骤：
| 步骤 |
目录一、概念 二、Tensor1. 创建Tensor并设置属性requires_grad=True 2. Tensor运算操作3. 复杂一点的运算4. 使用函数requires_grad()来改变requires_grad属性三、 梯度1. 求解梯度2. 中断梯度3. 改变
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2023-08-01 11:28:15
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线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型，通常通过线性的公式来拟合训练数据集。训练集包括(x,y)，x为特征,y为目标。如下图：将真实值和预测值用于构建损失函数，训练的目标是最小化这个函数，从而更新w。当损失函数达到最小时(理想上,实际情况可能会陷入局部最优)，此时的模型为最优模型，线性模型常见的的损失函数：线性模型例子下面通过一个例子可以观察不同权重(w)对模型损失函数的影响。#aut
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2024-07-26 08:33:51
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目录梯度下降入门GD梯度下降SGD随机梯度下降GD,SGD,Mini-batch Gradient Descent对比BP（Back Propagation）反向传播算法 梯度下降入门梯度是用来指明方向的，引导未知参数找到最优解（即导数接近0的时候）步骤： 1.先进行一个参数的初始化w0（神经网络中可以加载预训练参数的方式，让w0一开始就处于一个优势，那么在这种情况下，w0可能经过几次训练就达到
Python dataframe 梯度上升解决方案复盘记录
在处理数据时，“Python dataframe 梯度上升”的问题经常出现在数据分析和机器学习算法中，特别是在需要优化模型时。梯度上升算法主要用于寻找函数的最大值，而对于大的数据集，使用pandas框架的dataframe来进行处理是相当高效的。
### 版本对比
对于处理“Python dataframe 梯度上升”问题，有几个值得
