求导

pytorch 01

2002Torch、2011Torch7Lua发布版本同类框架动态图or静态图优先动：run时可改变参数静：run时不能改变参数pytorch与同类的比较pytorch生态pytorch的功能GPU加速自动求导神经网络层数再深
非畅6 1·2022-12-06 22:21

Andrej Karpathy | 详解神经网络和反向传播（基于micrograd）

只要你懂Python，大概记得高中学过的求导知识，看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话，那我就吃鞋:DAndrejKarpathy，前特斯拉AI高级总监、曾设计并担任斯坦福深度学习课程CS231n
矩池云Matpool·2022-12-06 20:50

[PyTorch 学习笔记] 1.5 autograd 与逻辑回归

autograd.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/logistic-regression.py自动求导
张贤同学·2022-12-06 19:18

pytorch个人学习笔记

教程链接：深入浅出pytorch文章目录pytorch学习笔记第二章：pytorch基础知识2.1张量2.2自动求导第三章：pytorch主要组成模块3.2基本配置3.3数据读入3.4模型构建3.
ersanwuqi·2022-12-06 18:28

pytorch里optimizer作用、自动求导autograd，from_numpy、numpy()等函数声明变量时候的浅拷贝、显卡内存 out of memory

1、其中optimizer的作用，其主要起到的作用就是进行权重的更新，如下：net=models.resnet50(pretrained=False)learning_rate=0.01#权重更新如果使用自带的optimizer函数进行梯度更新，效率更好，因为其还可以引入梯度#下降的方法，例如动量等方法forfinnet.parameters():f.data.sub_(f.grad.data*l
yangdeshun888·2022-12-06 15:03

pytorch 自动求导autograd

张量tensor张量tensor类似于numpy中的narray，是一个多维数组，两者可以相互转换importtorchimportnumpyasnpx=np.array([1.,2.,3.]，dtype=float)x=torch.from_numpy(x)注意：PyTorch的梯度只能计算浮点张量，所有从numpy转化为tensor时，需要将numpy数据格式设置为float。Autograd
杭电陈冠希·2022-12-06 15:31

pytorch如何计算导数_PyTorch学习笔记(三)：自动求导Autograd

现代神经网络依靠反向传播(BackPropogation)算法来对模型进行优化，其本质是大规模链式求导。因此，能够对通过编程来对网络参数进行求导是非常重要的。
weixin_39995108·2022-12-06 15:00

自动求导autograd.grad的学习 包含torch和tensorflow对jacobi的支持

现在的版本中已经不需要用Variable来实现自动求导."这句话不对，至少我在kaggle里测试，如果不用Variable还是会出错:现在确实不需要Variable了。
构建的乐趣·2022-12-06 15:29

详解pytorch中的自动求导Autograd，彻底理解gradient参数

自动求导Autograd1，标量与标量之间的求导函数y=x^2，当x=3.0时，y的导数，，**注意：在机器学习中一般x的导数是多少，如x.grad(),指的是函数在变量x处的导数。
豆豆小朋友小笔记·2022-12-06 15:58

pytorch自动求导Autograd系列教程（二）

前言：前面介绍了pytorch自动求导的一些基本操作和概念，本文续接上一篇，会继续深入介绍pytorch的自动求导相关的注意事项。
LoveMIss-Y·2022-12-06 15:57

pytorch自动求导Autograd系列教程

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外，后面有时间会写一下tens
mbshqqb·2022-12-06 15:56

自动求导 autograd的计算图架构

首先要明确的是，一张计算图S图源：CMUdeeplearning我们想要在计算机语言中表征这个图模型，当然可以通过传统矩阵的方式，但是构建矩阵的话就忽略了计算图中“计算”的中心地位，所以我们采取了以运算为核心，先构造运算，再构造输入，每一个输入都可以看成一个tensor。每一个输入都包含了上一次的输入，这里的意思相当于层层包裹，把每一次的运算和输入都包裹在一个tensor里面。例如d=a*b+a当
fly1ng_duck·2022-12-06 15:25

Pytorch：自动求导（Autograd）

本文参考了官方文档及各个大佬的博客在神经网络模型中需要对参数求导更新，pytorch中Autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。
有人比我慢吗·2022-12-06 15:53

【pyTorch基础】自动求导(autograd)

importtorch求导x=torch.tensor([3.],requires_grad=True)y=torch.pow(x,2)#y=x**2grad_1=torch.autograd.grad
Running派～·2022-12-06 15:21

cnn卷积神经网络_CNN(卷积神经网络)卷积核的特征提取

初学者在学习CNN时，往往会面临一个问题，知道CNN的输出是如何计算的，也知道如何利用基于链式求导法则的反向传播算法去训练网络，却不知
weixin_39636609·2022-12-06 14:39

Pytorch入门＞ 2.0自动求导

自动求导流程pytorch中自动求导比较简单，不需要用计算图。主要就是写公式，反向传播，求导。
codanlp·2022-12-06 12:27

Softmax函数下的交叉熵损失含义与求导

交叉熵损失函数(CrossEntropyFunction)是分类任务中十分常用的损失函数，但若仅仅看它的形式，我们不容易直接靠直觉来感受它的正确性，因此我查阅资料写下本文，以求彻底搞懂。1.Softmax首先是我们的softmax函数。它很简单，以一个向量作为输入，把向量的每个分量，用指数函数归一化后输出。具体来说，其数学形式为：softmax(xi)=exi∑kexksoftmax(x_i)=\
FFHow·2022-12-06 12:16

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关

这里没有说到更新每个参数时会用到链式求导法则视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?
Mrs.Je·2022-12-06 11:11

概率论基础（3）一维随机变量（离散型和连续型）

这是基础篇的第三篇知识点总结基础：下面前两篇的链接地址：概率论基础（1）古典和几何概型及事件运算概率论基础（2）条件概率、全概率公式和贝叶斯公式基本求导公式：以及补充：1.一维随机变量先提提随机变量的概念
崩坏的芝麻·2022-12-06 11:57

【ceres】【ceres实践】【ceres的使用学习记录】

ceres2ceres使用2.1头文件的使用2.2CMakeLists.txt的使用2.3代码的使用2.3.1简单例子2.3.1.1代价函数的计算模型2.3.1.2构建最小二乘问题2.3.1.2.1自动求导
踏破万里无云·2022-12-05 21:04

曲线拟合问题(手写高斯牛顿法/ceres/g2o)

曲线拟合问题手写高斯牛顿法/ceres/g2o矩阵求导术曲线拟合手写高斯牛顿ceres曲线拟合g2o曲线拟合代码里面有详细的注释,可以结合代码来看第一种方法是直接高斯牛顿来求的,套公式第二种方法ceres
coward_rang·2022-12-05 21:03

机器学习笔记4-0：PyTorch教程

Tensor1.2Tensor组合与变换1.2.1两个Tensor拼接1.2.2Tensor变形1.2.3Tensor维度操作1.3Tensor运算1.3.1四则运算1.3.2矩阵乘法与向量内积1.3.3求导
Acetering·2022-12-05 18:45

矩阵公式（转置公式+求导公式）

mAT(A+B)T=AT+BT(A+B)^T=A^T+B^T(A+B)T=AT+BT(AB)T=BTAT(AB)^T=B^TA^T(AB)T=BTAT(AT)T=A(A^T)^T=A(AT)T=A矩阵-求导公式注
bksheng·2022-12-05 12:44

使用python实现逻辑回归算法(logistic regression,完整代码及详细注释)

本例中使用的代价函数为：J=−ylog⁡a−(1−y)log⁡(1−a)J=-y\loga-(1-y)\log(1-a)J=−yloga−(1−y)log(1−a)如果对这个代价函数或者其求导不了解，可以先看看这篇文章交叉熵
Hydrion-Qlz·2022-12-05 10:12

Pytorch学习笔记(一) 基础

PyTorch深度学习：60分钟入门一、概述实现强大的GPU加速、支持动态神经网络两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络缺点：不支持快速傅里叶、沿维翻转张量和检查无穷与非数值张量
Nismilesucc·2022-12-04 23:27

深度学习Pytorch（六）——核心小结1之Tensor和自动求导

深度学习Pytorch（六）——核心小结之Tensor和自动求导1文章目录深度学习Pytorch（六）——核心小结之Tensor和自动求导1一、Numpy实现网络二、Pytorch:Tensor三、自动求导
柚子味的羊·2022-12-04 21:31

深度学习实验Lab2——使用AutoGrad

填写你的学号print('姓名:%s,学号:%s'%(name,sid))importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.使用张量的自动求导计算一元函数的导数请按以下要求
introversi0n·2022-12-04 21:30

深度学习实验（二）——使用AutoGrad

填写你的学号print('姓名:%s,学号:%s'%(name,sid))importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.使用张量的自动求导计算一元函数的导数请按以下要求
introversi0n·2022-12-04 21:57

matlab求曲线每点的斜率_如何用matlab求出图中各条直线的斜率

展开全部1、瞬时斜率62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333431373236：求导。
weixin_39962889·2022-12-04 14:39

RNN、LSTM原理及pytorch实现

2）反向传播tanh函数求梯度小知识“*”运算是将两个向量中每个元素进行相乘，是数乘运算“np.dot()”和“@”运算都可以起到矩阵乘法的作用python乘法矩阵求导转置问题总结来说就是实际乘法中涉及矩阵的行列乘法
pure a~·2022-12-04 07:34

数值分析——求方程解的不动点迭代法和斯特芬森法(Python实现)

一、不动点迭代法求方程的解importsympy#迭代的方程为f(x)=pow(x,3)-x-1defpsi(x):returnpow(x+1,1/3)defdif(x0):#求导函数用于判断最后的是否局部收敛
一颗白菜L·2022-12-04 05:27

pytorch入门 之 自动求导机制（autograd）

记得每一次迭代后都要将梯度清零optimizer.zero_grad()1、反向传播波计算z.backward(retain_graph=True)#如果不清空,b.grad梯度会累加起来w.gradb.grad2、训练模型forepochinrange(epochs):epoch+=1#注意转行成tensorinputs=torch.from_numpy(x_train)labels=torch
Being me·2022-12-04 02:08

TensorFlow基础（一）- Tensorflow介绍

tensorflow1.0入门：tensorflow2.0Tensorflow的生态系统TensorFlow优势GPU加速自动求导提供神经网络API
sherryhwang·2022-12-04 02:32

R3Live系列学习（四）R2Live源码阅读（2）

不得不说，我在阅读的过程当中并没有抠太多数学上的细节，没有去深入思考四元数的表述形式，李代数是求导还是扰动，公式之间结果的跳变，或是代码和公式有些地方对不上等等，更注重如何剖析整个工程，站在作者的角度去
若愚和小巧·2022-12-03 21:04

梯度与Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子

但是图像以矩阵的形式存储的，不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样，对一幅图像的求导相当于对一个平面、曲面求导。对图像的操作，我们采用模板对原图像进行卷积运算，从而达到我们想要的效果。而获取一幅
老司机的诗和远方·2022-12-03 16:41

Opencv之图像边缘检测：1.Sobel算子（cv2.Sobel）

严格来讲，图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。将上述运算关系进一步优化，可以得到更复杂的边缘信息。
Justth.·2022-12-03 14:36

Tensorflow自定义激活函数/函数/梯度

大刀阔斧，直接上解决方案：1、对于分段（激活）函数，代码分开写2、使用自带自定义梯度详解Tensorflow是自动求导（不懂就百度），因此我们不需要定义梯度，但大家可能会遇到和我一样的问题（在训练模型的时候
迁移学习小能手·2022-12-03 13:59

Task 05(RNN循环神经网络

1、有向图，主要是引入了复合函数链式求导的知识，分别引入了单变量的链式求导和多变量的链式求导。引入这个，主要是为了后面神经网络后向传播时，更新参数使用的为什么引入为什么要引入RNN？
小果一粒沙·2022-12-03 13:28

如何避免梯度爆炸梯度消失

假设每层学习梯度都小于0.25，网络有n层，因为链式求导（第一层偏移量的梯度=激活层斜率1x权值1x激
BlackEyes_SY·2022-12-03 11:32

PyTorch 笔记 (三)

#AutoGrad自动求导机制importpandasaspdimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataset
TBAALi·2022-12-03 06:13

pytorch 梯度none_[PyTorch 学习笔记] 1.5 autograd 与逻辑回归

autograd.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/logistic-regression.py自动求导
weixin_39843093·2022-12-03 04:56

pytorch学习笔记二：动态图、自动求导及逻辑回归

一、计算图计算图是描述运算的有向无环图，有两个主要的元素：节点（Node）和边（Edge），节点表示数据，如向量，矩阵，张量。边表示运算，如加减乘除等。用计算图表示：y=(x+w)∗(w+1)y=\left(x+w\right)\ast\left(w+1\right)y=(x+w)∗(w+1),如下所示：从上面可以看出y=a×b，而a=w+x,b=w+1，只要给出x和w的值，即可根据计算图得出y的
Dear_林·2022-12-03 04:20

反向传播算法

[5分钟深度学习]#02反向传播算法_哔哩哔哩_bilibili反向传播算法思想：利用求导的链式法则从后向前计算参数梯度值w和b的偏导与输入、输出和真实值有关求出对w和b的偏导分别为0.9和0.6，假设学习率为
今天也要debug·2022-12-03 03:04

关于Python csv导出的csv文件通过excel表格打开中文乱码问题

前言最近接到客户的一个需求，要求导出csv文件，然后客户电脑上只有Excel工具，在客户用Excel打开csv文件的时候出现中文乱码，经过排查发现默认导出的格式是utf-8格式，而Excel表格没办法直接打开这个格式的
mac_csdn_yang·2022-12-03 01:07

数据挖掘复习

这种需求导致了数据挖掘的诞生。1.2数据挖掘需要解决什么问题分类与回归、聚类、关联规则、时序模式、偏差检测1.3数据挖掘的主要步骤数据清理数
雨停有你·2022-12-02 18:29

积分上限函数的导数例题 笔记

delta哥22：30复合函数求导原则：（利用区间可加性质）（分离型复合函数）把关于t积分上限函数看做一个整体（换元法）注意是f(u)...du，因为dt=...du...指代没写出来的函数给个例题（下面的例题会有进阶的写法
Weobo·2022-12-02 17:00

变上限积分求导公式(通用公式)

Leibnizintegralrule.Letf(x,t)f(x,t)f(x,t)beafunctionsuchthatbothf
zlc_abc·2022-12-02 17:00

第五章 定积分&反常积分

定积分的计算四个方法两个公式常见考题：题型一、定积分的概念，性质以及几何意义求极限是否使用定积分定义or夹逼原理使用定积分的几何意义需要确保下限比上限小：题型二、定积分的计算题型三、变上限积分变上限积分函数总结，无非就是求导
LaVine·2022-12-02 17:28

matlab用辛普森公式求积分_变限积分函数求导以及高阶导数求法的一些总结

特此总结一下课上求导数的方法（怕自己忘了）。
weixin_39612817·2022-12-02 17:27

变限积分求导公式总结_积分变限函数求导的基本方法

积分变限函数求导的基本方法秦琳【摘要】摘要：本文总结了积分变限函数的基本求导公式，研究了被积函数中含有参变量的积分变限函数求导问题，并结合实例做了详细演算，能帮助学生突破积分变限函数求导这一难点。
weixin_39918084·2022-12-02 17:27
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