Backward 第10页

torch.no_grad

当你确定你不调用Tensor.backward()时，不能计算梯度对测试来讲非常有用。对计算它将减少内存消耗，否则requires_grad=True。

Wanderer001·2022-11-24 15:51

loss.item()大坑

解决办法：把除了loss.backward()之外的loss调用都改成loss.item()，就可以解决。accuracy也是一样，也得用item()的形式。

ImangoCloud·2022-11-24 07:45

pytorch loss.item()大坑记录（非常重要！！！）

解决办法：把除了loss.backward()之外的loss调用都改成loss.item()，就可以解决。

StarfishCu·2022-11-24 07:10

PyTorch 源码解读之 nn.Module：核心网络模块接口详解

1.1.1__init__函数1.1.2状态的转换1.1.3参数的转换或转移1.1.4Apply函数1.2属性的增删改查1.2.1属性设置1.2.2属性删除1.2.3常见的属性访问1.3Forward&Backward1.3.1Hooks1.3.2

Ｇlücklichste·2022-11-24 06:58

pytorch: grad can be implicitly created only for scalar outputs 的解决办法

如果X.grad报错：gradcanbeimplicitlycreatedonlyforscalaroutputs加上去X.backward(torch.ones_like(X))即可。

程序猿的探索之路·2022-11-24 02:09

Pytorch里面多任务Loss是加起来还是分别backward？

作者丨歪杠小胀@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/451441329编辑丨极市平台导读如果只有一个loss，那么直接loss.backward()即可，但是不止一个

Tom Hardy·2022-11-24 01:29

Pytorch加速模型训练速度总结

），只想着减少时间复杂度的情况下，所以这个时候一定是使用空间换取时间的（与checkpoint相反）1.减少训练步骤中掺杂的其他的东西：只留下optimizer.zeors_grad()->loss.backward

HaiderZhong·2022-11-23 22:13

NativeScaler()与loss_scaler【loss.backward()和 optimizer.step()】

loss_scaler函数，它的作用本质上是loss.backward(create_graph=create_graph)和optimizer.step()。

AI界扛把子·2022-11-23 21:41

pytorch——优化器使用

使用步骤：建立一个优化器，对参数的每一个梯度清零，调用损失函数的反向传播(backward)求出每一个参数的梯度，最后对每一个参数进行调优。

放牛儿·2022-11-23 18:07

Pytorch的自定义拓展:torch.nn.Module和torch.autograd.Function

参考链接：pytorch的自定义拓展之（一）——torch.nn.Module和torch.autograd.Function_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客_pytorch自定义backward

ChaoFeiLi·2022-11-23 12:37

诚之和:pytorch loss反向传播出错的解决方案

今天在使用pytorch进行训练，在运行loss.backward()误差反向传播时出错：RuntimeError:gradcanbeimplicitlycreatedonlyforscalaroutputs

weixin_45378258·2022-11-23 10:21

深度学习 — — PyTorch入门（三）

backward()函数backward()是通过将参数（默认为1x1单位张量）通过反向图追踪所有对于该张量的操作，使用链式求导

小北的北·2022-11-23 10:16

grad can be implicitly created only for scalar outputs

当完成计算后可以通过调用.backward()，来自动计算所有的梯度。

一只皮皮虾x·2022-11-23 09:38

（Pytorch笔记）神经网络的反向传播 & 损失函数的值

在神经网络中，计算backward的过程仅仅需要backward函数中所有需要的数据都准备好就可以计算，跟forward函数是没有关系的。

Think@·2022-11-23 08:20

【pytorch笔记】第十篇优化器

1.优化器①损失函数调用backward方法，就可以调用损失函数的反向传播方法，就可以求出我们需要调节的梯度，我们就可以利用我们的优化器就可以根据梯度对参数进行调整，达到整体误差降低的目的。

青鸠·2022-11-23 08:19

pytorch梯度剪裁的方法

importtorch.nnasnnoutputs=model(data)loss=loss_fn(outputs,target)optimizer.zero_grad()loss.backward()

wang xiang·2022-11-23 06:19

pytorch学习遇到的问题汇总

1.向量求导向量对向量求导-_yanghh-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/yanghh/p/13758243.html2.backward和grad一文解释

Tsparkle·2022-11-23 00:18

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（批量归一化）

批量归一化(BatchNormalization)1.引言当神经网络比较深的时候，数据在下边损失函数在上边，在梯度自动求导,forward是数据从下一点点往上走，计算backWard是从上往下计算（这里有个问题

Jul7_LYY·2022-11-22 18:20

BUG pytorch

错误之处在于：x=torch.randn(3,requires_grad=True)#定义该tensor需要求梯度out=x*2out.backward()#错误之处在此，当输出值是scalar时，

小卜妞~·2022-11-22 13:41

numpy.float64“ object has no attribute “backward

这一步会报错：numpy.float64"objecthasnoattribute"backward由于该损失函数为自定义形式，最后的loss数据不是Tensor,所以报错解决方式：将损失函数以for循环形式表示

qq_57325045·2022-11-22 13:25

loss训练记录

1、AttributeError:‘numpy.float64’objecthasnoattribute‘backward’自定义的loss需要转成tensor形式loss=torch.tensor(loss

crasyter·2022-11-22 13:48

【Bugs】RuntimeError CUDA out of memory

【Bugs】RuntimeError:CUDAoutofmemory.报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"xxx.py",line110,inloss.backward

SUFEHeisenberg·2022-11-22 11:43

深入理解 Batch-Normalization 前向传播 forward /反向传播 backward 以及代码实现

深入理解Batch-NormalizationBN能显著提升神经网络模型的训练速度(论文)，自2015年被推出以来，已经成为神经网络模型的标准层。现代深度学习框架（如TF、Pytorch等）均内置了BN层，使得我们在搭建网络轻而易举。但这也间接造成很多人对于BN的理解只停留在概念层面，而没有深入公式，详细推导其行为（前向传播+反向传播）。本文的主旨则是从数学公式层面，详细推导BN，并通过代码手动实

克里斯的猫·2022-11-22 10:09

Pytorch中loss.backward()和torch.autograd.grad的使用和区别(通俗易懂)

问题描述假设我们现在有如下的式子:y=x*xz=2*y然后，我们想求z在x=3处的梯度，学过数学的同学大都知道怎么求，如下所示：那么如何用Pytorch中的torch.autograd.grad和loss.backward

信小颜·2022-11-22 10:24

自设计loss无backward

classmy_loss(nn.Module):def__init__(self):super(my_loss,self).__init__()defforward(self,label_column,predict_column):'''input:label_column:batch_size*5*M*N,everypixelhasfivelabelsforfiveclasses.predic

Vala443·2022-11-22 03:21

Pytorch中的梯度知识总结

将节点剥离成叶子节点2.3什么样节点会是叶子节点2.3detach()，detach_()的作用和区别2.4clone()与detach()的区别5.optimizer.zero_grad()3.loss.backward

梦码城·2022-11-21 22:13

Pytorch中的梯度回传

如果只有一个loss，那么直接loss.backward()即可，但是这里不止一个。一开始看到不止一个loss时，不知道将backward()放在哪里。forjinrange(len(output)

机器学习与AI生成创作·2022-11-21 22:35

pytorch梯度累加探索

举个简单例子，,求一次梯度为2x=2(x=1)importtorchx=torch.tensor(1.0,requires_grad=True)y1=x**2y1.backward()print(x.grad

3DYour·2022-11-21 22:33

机器学习——优化器

1.优化器的作用：使用损失函数时，调用损失函数的backward得到反向传播。反向传播求出需要调节参数对应的梯度。梯度可以使用优化器，对梯度的参数进行调整。达到整体降低误差的目的。

jbkjhji·2022-11-21 19:23

PyTorch深度学习实践05——用PyTorch实现线性回归

整体流程：准备数据集使用Class构造模型（目的是计算y_hat）构造loss和优化器设置训练周期（一个训练周期=forward+backward+update）；forward目的是计算loss，backward

UnFledged·2022-11-21 19:00

案例驱动，手把手教你学PyTorch（二）

这就是backward()的好处。你还记得计算梯度的起点吗？这是损失，因为我们根据我们的参数计算了它的偏导数。因此，我们需要从相应的Pyt

Python学研大本营·2022-11-21 16:53

4、Pytorch实现线性回归

DesignmodelusingClass(inheritfromnn.Module)设计模型3>Constructlossandoptimizer构建损失函数和优化器4>Trainingcycle(forward,backward

碳水大炸弹·2022-11-21 14:30

pytorch中tensor、backward一些总结

目录说明TensorTensor创建Tensor（张量）基本数据类型与常用属性Tensor的自动微分设置不可积分计算pytorch计算图backward一些细节该文章解决问题如下：对于tensor计算梯度

牵一发而动全身·2022-11-21 11:58

BatchNorm

比如上图，一般数据都是在下面的，而损失函数在最上面forward：数据从下往上传backward：求梯度的时候从上往下，由于梯度一般是一个比较小的数，那累成起来，等到了最下面的时候就会变得很小，也就是说梯度在上面一般比较大

乖乖怪123·2022-11-21 05:54

Deep Neural Network

importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltfrompyrsistentimportbfromregeximportBimporttestCases#参见资料包，或者在文章底部copyfromdnn_utilsimportsigmoid,sigmoid_backward

过路张·2022-11-21 01:53

ptorch 求导

如果输出是一个标量的话,就是对输入Variable的每一个元素求偏导,所以直接使用out.backward()不加参数,然后在输入的Variable里面使用.grad方法,就返回一个和输入的Variable

qq_23996885·2022-11-21 01:50

PyTorch框架

文章目录1.张量1.1Variable1.2Tensor1.3张量的创建1.4张量的操作1.5计算图与动态图1.5.1计算图1.6autograd1.6.1torch.autograd.backward

zhaohui24·2022-11-21 00:42

【Deep Learning - 01】深度神经网络

唐生一·2022-11-20 23:32

pytorch骚操作之梯度累加，变相增大batch size

，每次从train_loader读取出一个batch的数据：forx,yintrain_loader:pred=model(x)loss=criterion(pred,label)#反向传播loss.backward

#苦行僧·2022-11-20 19:36

pytorch：反向传播前手动将梯度清零的原因

)optimizer.zero_grad()##梯度清零preds=model(inputs)##inferenceloss=criterion(preds,targets)##求解lossloss.backward

开心邮递员·2022-11-20 19:34

PyTorch：梯度计算之反向传播函数backward()

一、计算图计算图，是一种用来描述计算的有向无环图。我们假设一个计算过程，其中X1\mathbf{X_1}X1、W1\mathbf{W_1}W1、W2\mathbf{W_2}W2、Y\mathbf{Y}Y都是NNN维向量。X2=W1X1\mathbf{X_2}=\mathbf{W_1}\mathbf{X_1}X2=W1X1y=W2X2\mathbf{y}=\mathbf{W_2}\mathbf{X_

精致的螺旋线·2022-11-20 19:27

pytorch中的反向传播与梯度累加

使用backward()函数反向传播计算tensor的梯度时，并不计算所有tensor的梯度，而是只计算满足这几个条件的tensor的梯度：1.类型为叶子节点、2.requires_grad=True、

CoolChaiD·2022-11-20 18:52

pytorch 张量tensor的自动微分(求导)

完成计算后，可以调用.backward

k_a_i_and·2022-11-20 02:48

二、pytorch核心概念：2.自动微分机制

本博客是阅读eatpytorchin20day第二章的个人笔记自动微分机制1.利用backward方法求导数backward方法求梯度，梯度结果存在变量的grad属性下。

crud_player·2022-11-19 23:42

PyTorch Autograd（backward grad 等PyTorch核心）

文章目录绪论1.PyTorch基础2.人工神经网络和反向传播3.动态计算图（dynamiccomputationalgraph）4.反向函数（Backward()）5.数学：雅可比和向量绪论本人在学PyTorch

培之·2022-11-19 23:09

pycharm笔记-动手学深度学习（李沐）自动微分课后习题

importtorchx=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)x.grad#默认值为Noney=2*torch.dot(x,x)y.backward()#第一次

weixin_46480637·2022-11-19 22:19

【深度学习】pytorch 炼丹过程各元素深度解析(持续更新)

为什么loss.backward()

欧阳枫落·2022-11-19 13:18

＜input＞:1: UserWarning: The .grad attribute of a Tensor that is not a leaf Tensor is being accessed.

The.gradattributeofaTensorthatisnotaleafTensorisbeingaccessed.Its.gradattributewon'tbepopulatedduringautograd.backward

两只蜡笔的小新·2022-11-19 13:47

MNIST 数据集输出手写数字识别准确率

实现手写体mnist数据集的识别任务，共分为三个模块文件，分别是描述网络结构的前向传播过程文件（mnist_forward.py）、描述网络参数优化方法的反向传播过程文件（mnist_backward.py

南海有鹏·2022-11-19 08:23

Pytorch中的.backward()方法

参考Pytorch中的.backward()方法_deephub的博客-CSDN博客_.backward0.requires_grad的含义requires_gard是Tensor变量的一个属性，一般默认为

qq_54867493·2022-11-19 07:27

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