一、张量的操作拼接torch.cat(): 将张量按维度dim进行拼接torch.stack()：在新建的维度dim上进行拼接t = torch.ones((2, 3))
t_0 = torch.cat([t, t], dim=0)
t_1 = torch.stack([t, t], dim=0)
print(t_0)
print(t_0.shape)
print(t_1)
print(t_1
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2024-06-18 15:49:18
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文章目录PyTorch 动态计算图Pytorch张量第一个网络mnist网络初始化和前向传播dataloader/dataprivder优化器和损失函数训练过程完整代码 PyTorch 动态计算图在讨论 PyTorch 的各个组件前，我们需要了解它的工作流。PyTorch 使用一种称之为 imperative / eager 的范式，即每一行代码都要求构建一个图，作为定义完整计算图的一个部分。即
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2023-10-26 14:02:25
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I::. 前言::I::.:: 计算图(Computational Graphs)计算图是一种通用的用于描述计算操作的数据结构，它由多个节点(node)和边(edge)组成，每个节点代表一个计算操作，每条边则代表一个数据结构，即变量或者常量。该结构可以用来跟踪和记录变量之间的依赖关系，也可以用于计算变量的梯度和更新变量的值。 在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.autograd 模块
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2023-09-27 11:27:55
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?作者简介：大家好，我是车神哥，府学路18号的车神? ⚡About—>车神：从寝室到实验室最快3分钟，最慢3分半（那半分钟其实是等红绿灯） 不定期学习《20天掌握Pytorch实战》，有兴趣就跟着专栏一起吧~开源自由，知识无价~ 自动微分机制一、?前言二、?动态计算图简介三、?计算图中的Function四、?计算图与反向传播五、?叶子节点和非叶子节点五、?计算图在TensorBoard中的可
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2024-07-26 08:37:01
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Pytorch是如果为函数中的每个变量求导的呢？这就引入了一个特殊的概念：计算图 假如我们有一个函数： z = 2*a + 2*b我们不妨设： f1=2*a， f2=2*b那么：  
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2023-06-30 16:50:43
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# PyTorch Tensor与计算图的分析
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的框架，它使用动态计算图来进行神经网络的训练和推理。计算图能够帮助我们清楚地理解神经网络模型的结构以及如何进行反向传播。本文将带您深入了解PyTorch中的tensor以及计算图的相关知识，并通过代码示例来帮助理解。
## 1. 引言
PyTorch中的tensor是多维数组，它与NumPy中的nda
原创
2024-09-25 08:17:30
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前言 算法的实现过程就是张量进行各种运算的过程，而计算图（Computational Graph）就是记录这些运算过程的有向无环图，比如前向传播时输入张量经过加、减、乘、除得到输出张量，那么计算图就会记录输入输出张量、加减乘除运算和一些中间变量，这是进行反向传播的前提。自动求导是很重要的方法，有这样的机制，可以让我们在设计模型的时候避免去写繁琐的梯度计算代码。本笔记的框架主要来源于深度之眼，并
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2023-10-31 23:13:29
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计算图与动态图机制 文章目录计算图与动态图机制1. 计算图2. Pytorch的动态图 1. 计算图计算图是用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点（Node）和边（Edge）结点表示数据，如向量，矩阵，张量。边表示运算，如加减乘除卷积等用计算图表示：将原来的计算拆分成 采用运算法的优势是令梯度的计算更加方便，下面来看一下y对w求导的过程。 y对w求导一共包含两项内容，分别是y对a求导和
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2023-10-29 19:10:16
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pytorch 计算图pytorch是深度学习框架，而深度学习其实本质就是一大堆矩阵乘法，最后用来模拟一个高维拟合函数。无论是pytorch还是tensorflow都是把这些计算保存到一个计算图里面，其实可以看作一颗树，如果学习过数据结构，对于下面的表示应该不陌生： 其实上面这个就是一个计算图，计算了y = a*w,这个过程是框架自己做的，我们需要的就是在代码中写下y = a*w，这
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2024-06-21 08:38:27
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文章目录一.导包&定义一个简单的网络二.获取网络需要剪枝的模块三.模块结构化剪枝（核心）四.总结 目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级
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2023-12-18 23:34:58
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# PyTorch 中如何查看当前的计算图
在深度学习模型的训练过程中，计算图是非常重要的组成部分。它不仅帮助我们理解数据流动的过程，还在反向传播时保存梯度信息。在使用 PyTorch 进行模型构建和训练时，我们常常需要查看当前的计算图，以便了解模型的内部结构和调试错误。本文将介绍如何查看 PyTorch 中的计算图，并提供一个实践示例。
## 1. 什么是计算图？
计算图是由节点和边构成的
文章目录一、计算图与动态图机制1.静态图与动态图二、torch.autograd—自动求导系统 一、计算图与动态图机制 计算图是用来描述运算的有向无环图。计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge)。结点表示数据，如向量,矩阵,张量；边表示运算，如加减乘除卷积等。下面用计算图表示: 采用计算图描述运算的好处：不仅使得运算更加简洁，而且使得梯度求导更加方便。下面用代码展示上述计算图梯度
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2023-08-21 18:09:02
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1.ROC-AUC 和PR-AUC定义 AUC：
随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 ROC-AUC 指的是 ROC 曲线下的面积，通过在【0，1】范围内设置阈值来计算对应的TPR和FPR，最终将所有的点连起来构成ROC曲线。 PR-AUC 的构造和上述过程基本一致，只是需要再计算
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2023-08-08 14:50:40
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1.什么是计算图：一个机器学习任务的核心是模型的定义以及模型的参数求解方式，对这两者进行抽象之后，可以确定一个唯一的计算逻辑，将这个逻辑用图表示，称之为计算图。计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。2.计算图的基本组成TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其
一、计算图与动态机制 计算图是一个表示运算的有向无环图。如果学过图论，应该对有向无环图这个概念很熟悉。一个有向无环图包含“结点”和“边”。TensorFlow和PyTorch都用到计算图。Pytorch中结点表示数据，如向量、矩阵、张量等。边表示运算，如加减乘除等。TensorFlow的数据流图中结点表示
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2023-09-25 12:55:28
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前言：接触pytorch这几个月来，一开始就对计算图的奥妙模糊不清，不知道其内部如何传播。这几天有点时间，就去翻阅了Github，pytorch Forum，还有很多个人博客（后面会给出链接），再加上自己的原本一些见解，现在对它的计算图有了更深层次的理解。pytorch是非常好用和容易上手的深度学习框架，因为它所构建的是动态图，极大的方便了coding and debug。可是对于初学者而言，计算
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2023-09-06 11:17:54
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这篇博客介绍 PyTorch 中自动微分引擎的实现，主要分为三部分：首先简要介绍一下计算图的原理；然后介绍 PyTorch 中与 autograd 的相关数据结构和 backward()函数的实现，数据结构包括 torch::autograd::Variable, torch::autograd::Function 等；最后讲一下动态建立计算图的实现，这部分代码涉及到动态派发机制，而且都是用脚本生
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2024-04-10 04:41:20
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例1假设我们函数是，我们要求对的导数，应该如何用pytorch来求解。上面的计算图表示，先计算括号内部的加法，再计算乘法。计算顺序是：，，。 用代码来表示：import torch
w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
a = torch.mul(w, x)
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2023-09-13 07:54:45
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Pytorch 可视化——Torchinfo以及TensorBoard注：本文为学习 DataWhale 开源教程《深入浅出 Pytorch》学习笔记，仅记录笔者认为价值较大、使用较少的知识点。一、可视化库安装 Pytorch 自身仅提供了简单的可视化功能，即打印模型，会展现模型的基本结构，例如运行下列代码：import torchvision.models as models
model = m
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2023-10-11 19:25:15
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# PyTorch中的计算图
在现代深度学习框架中，计算图是非常重要的一个概念。PyTorch的计算图允许我们动态构建神经网络，这种方式为深度学习模型的构建和调试提供了极大的灵活性。在本文中，我们将探讨PyTorch中的计算图的基本概念，并通过实例代码演示如何使用计算图进行前向传播和反向传播。
## 一、什么是计算图？
计算图（Computational Graph）是一种用于表示计算过程的
