在深度学习的应用中，很多算法需要对特定的参数进行分段梯度更新，从而使得模型在训练过程中具有更高的灵活性和精度。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，支持灵活的自定义梯度计算。本文旨在探讨如何在 PyTorch 中实现自定义分段梯度，并提供详细的背景定位、核心维度分析、特性拆解、实战对比和深度原理分析。
## 背景定位
在某些场景下，模型的参数需要在不同的阶段采取不同的学习策略。例如，在进行学
PyTorch由4个主要包装组成： 1.Torch：类似于Numpy的通用数组库，可以在将张量类型转换为（torch.cuda.TensorFloat）并在GPU上进行计算。 2.torch.autograd：用于构建计算图形并自动获取渐变的包 3.torch.nn：具有共同层和成本函数的神经网络库 4.torch.optim：具有通用优化算法（如SGD，Adam等）的优化包 Pytor
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2023-11-06 19:06:15
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一 利用Variable自动求导1.1 Variable1.1.1 定义 在pytorch中，我们需要能够构建计算图的 tensor，这就是 Variable数据结构。Variable 是对 tensor 的封装，操作和 tensor 是一样的，但是每个 Variabel都有三个属性，Variable 中的 tensor本身.data，对应 tensor 的梯度.grad以及这个 Variabl
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2024-03-01 11:26:41
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摘要在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。 在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。 为了计算这些梯度，PyTorch 有一个名为 torch.autograd 的内置微分引擎。 它支持任何计算图的梯度自动计算。 考虑最简单的一层神经网络，输入 x，参数 w 和 b，以及一些损失函数。 它可以通过以下方式在 PyTorch 中定义：import torch
x
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2023-08-28 17:42:36
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文章目录前言1 概念2 Tensor3 梯度3.1 一些实际例子3.1.13.1.2 中断梯度追踪的例子3.1.3 前言Python初学者一枚，文章仅为个人学习记录，便于以后查看使用。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。1 概念Tensor是这个包的核心类。 如果将其属性.re
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2023-09-05 09:59:45
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Pytorch： 自定义网络层 Pytorch： 自定义网络层自定义Autograd函数高阶导数自定义ModuleFunction与Module的异同References 自定义Autograd函数对于浅层的网络，我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程。但是当网络变得很大时，特别是在做深度学习时，网络结构变得复杂。前向传播和反向传播也随之变得复杂，手动书写这两个过程就会存在很大的困难。幸运地是在
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2023-10-20 20:44:04
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目录自动微分张量调整形状广播机制索引与切片降维与升维 自动微分Pytorch支持自动微分，即自动计算梯度，无需人工参与，既可以自动计算一个函数关于一个变量在某一取值下的导数。通过该功能，就可以使用基于梯度的方法对参数（变量）进行优化（也叫学习或训练）。使用Pytorch计算梯度非常容易，仅需要执行tensor.backward()函数，就可以通过反向传播算法自动完成。需要注意，为了计算一个函数关
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2023-10-26 15:50:38
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相信在看到这篇文章之前，你已经看到了各位博主都再说pytorch自定已损失函数很简单，主要通过以下三个手段：继承torch.nn.Module ,重写forward()函数继承torch.nn.autograd.function,重写forward()和backward()函数。输入requires_grad=True，自定义函数。 实质上吧，我觉得这三种方法没什么区别。都会有挺多问题出
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2023-11-02 16:05:12
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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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Autogard:Pytorch中的梯度计算用PyTorch构建的神经网络，其梯度计算是通过torch.autograd来完成的。当我们进行了一系列计算，并想获取一些变量间的梯度信息，需要进行以下步骤：构建一个计算图，用Variable将Tensor包装起来，形成计算图中的节点。然后Variable之间进行各种运算就像Tensor之间的运算一样，Variable支持几乎所有的Tensor运算。当你
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2024-07-08 07:58:46
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目录一、自动求导机制二、实例介绍2.1 案例描述2.2 曲线可视化2.3 梯度计算2.4 查看梯度2.5 完整代码三、方法二 一、自动求导机制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PyTorch深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。 在计算梯度之前，需要首先明确哪个变量需要计算梯度，将需要计算梯度的张量的requires_gr
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2023-09-03 19:30:24
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创建模型所常用的代码解释：张量与ndarray的互相转换： torch.from_numpy(a) 从numpy数组中创建张量
x1.numpy() 反之x.add(x1)
x.add_(x1) 加下划线的话就地改变x值
x.view 与np中的reshape方法相同
x.view(-1, 1) -1代表自动计算
x.item() 返回标量值张量的自动微分将Torch.Tensor属性
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2023-11-10 02:51:04
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文章目录一、简介二、数据增强整体流程三、数据类型和坐标转换四、像素内容变换（Photometric Distortions）1、Random Brightness2、Random Contrast, Hue, Saturation3、RandomLightingNoise4、像素内容变换组合实现五、空间几何变换（Geometric Distortions）1、RandomExpand2、Rand
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2024-05-14 18:21:22
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总说虽然pytorch可以自动求导，但是有时候一些操作是不可导的，这时候你需要自定义求导方式。也就是所谓的 “Extending torch.autograd”. 官网虽然给了例子，但是很简单。这里将会更好的说明。扩展 torch.autogradclass LinearFunction(Function):
# 必须是staticmethod
@staticmethod
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2023-06-05 22:37:37
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博主在学习三值神经网络时，使用了LeNet-5模型，编程代码，需要对LeNet-5模型中的卷积层与全连接层进行自定义，搜索他人方法后，博主产生了一个疑问，绝大多数提供的自定义层方法都是继承 nn.Module 模型，而这方法据说是官方提供，自定义线性层代码如下：class Linear(nn.Module):
def __init__(self, input_features, outpu
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2023-08-10 20:41:07
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目录4.4 自定义Layer4.4.1 不含参数的自定义4.4.2 含参数的自定义层4.5读取和存储4.5.1 读写Tensor4.5.2 读写Model4.5.2.1 state_dict4.5.2.2 保存和加载模型4.6 GPU计算4.6.1 计算设备4.6.2 Tensor的GPU计算4.6.3 Model的GPU计算说明 4.4 自定义Layer本节将介绍如何使用Module来自定义层
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2023-11-06 18:07:52
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深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较 文章目录深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较一、定义新的自动求导函数二、Pytorch 和 TensorFlow对比 一、定义新的自动求导函数在底层，每个原始的自动求导运算实际上是两个在Tensor上运行的
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2024-01-11 22:30:40
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PyTorch进阶训练技巧import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F1. 自定义损失函数# 以函数的方式定义损失函数,通过输出值和目标值进行计算，返回损失值
def my_loss(output,target):
loss = torch.mean((output
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2023-11-03 12:05:13
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pytorch 是一个基于 python 的深度学习库。pytorch 源码库的抽象层次少，结构清晰，代码量适中。相比于非常工程化的 tensorflow，pytorch 是一个更易入手的，非常棒的深度学习框架。对于系统学习 pytorch，官方提供了非常好的入门教程 ，同时还提供了面向深度学习的示例，同时热心网友分享了更简洁的示例。1. overview不同于 theano，
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2024-06-14 14:35:12
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标量反向传播当目标张量为标量时，backward()无需传入参数。例子：假设都是标量， ，对标量调用backward()方法。自动求导的主要步骤import torch1.定义叶子结点，算子节点如果需要对Tensor求导，requires_grad要设置为True。# 定义输入张量x
x = torch.Tensor([2])
# 初始化权重参数w,偏置b,#设置requires_grad为Tru
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2024-06-05 16:06:44
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