Backward 第17页

pytorch第一课

完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累积到.grad属性中。

jiaxiang_en·2020-08-08 16:04

bash shell 常用快捷键

Bash默认的编辑模式为emacs编辑模式，以下命令仅在emacs模式有效移动光标ctrl+b:前移一个字符(backward)ctrl+f:后移一个字符(forward)alt+b:前移一个单词alt

dreamhj·2020-08-08 16:05

STL中算法锦集(一)

STL中算法锦集(一)一、1.std::adjacent_find2.std::all_of3.std::any_of4.std::binary_search5.std::copy6.std::copy_backward7

wolf鬼刀·2020-08-08 03:50

pytorch编程的一般套路

笔记下载地址#loss.backward()是求梯度的过程,可以通过手动来更新参数，而不用优化器来更新#optimizer.step()只是使用loss.backward()得到的梯度进行更新参数#需要

ys1305·2020-08-08 01:32

Pytorch 基础（1）

自动求梯度AutogradTensor设定属性.requires_grad为True，那么在利用这个张量计算得到其他张量，对结果张量调用.backward()来计算所有的梯度时，梯度会保存到.grad中如果不想张量被继续追踪求梯度

_LvP·2020-08-07 17:47

Python图形界面turtle入门

入门importturtlet=turtle.Pen()foriinrange(4):t.forward(100)t.left(4)t.reset()i=0whilei<4:t.backward(100

姚军博客·2020-08-07 12:01

PyTorch Distributed Tutorials(2) Single-Machine Model Parallel Best Practice

1.实现模型并行最直接的方式与实现单GPU的模型非常类似，backward与to

清欢守护者·2020-08-06 11:04

从零开始手工实现卷积神经网络CNN以及img2col和col2img的实现方法

本文主要实现卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）中卷积操作的forward和backward函数。

亲亲Friends·2020-08-05 02:37

用turtle绘制五角星、分形树

output（）没有赋值语句大部分语句为.()的形式表示使用中的方法()调用函数库中的函数()形状绘制函数：turtle.forward(distance)画笔向前移动distance距离turtle.backward

天上的风不系缰绳·2020-08-04 07:42

pytorch入门2 variable 变量

backward实现反向传播，自动计算所有梯度。

hyoer·2020-08-04 07:16

PyTorch中nn.Module浅析

_backward_

Steven·简谈·2020-08-04 07:57

『PyTorch』第十四弹_torch.nn.Module类属性

_backward_hooks=OrderedDict()self._forward_hooks=OrderedDict()self.training=

weixin_33875839·2020-08-04 04:37

Redis - 跳表

typedefstructzskiplistNode{//成员对象，sds结构sdsele;//分值doublescore;//后退指针，指向当前节点的前一个指针structzskiplistNode*backward

wang曌·2020-08-04 03:34

pytorch学习笔记（十八）：C 语言扩展 pytorch

一、C部分：new_op.h:CPUforward(),backward()接口声明new

ke1th·2020-08-04 02:21

pytorch学习笔记（十三）：backward过程的底层实现解析

如有错误，请不吝指出。pytorch源码注释，欢迎pr，提issue和star当我们使用pytorch的python的接口编写代码的时候，感觉是十分清爽的，不需要考虑底层的实现。但是好奇心驱使我们想一探究竟，看看底层C/C++那部分到底做了什么。本篇文章主要专注于：pytorch是如何动态构建反向传导图的pytorch的反向传导是怎么操作的pytorch是如何构建反向传导图的这是pytorch官方

ke1th·2020-08-04 02:49

Torch实现ReQU，和梯度验证

在实现一个新的layer之前，我们必须了解，我们并非重写forward和backward方法，而是重写里面调用的其他方法。1）重新updataOutput方法，从而实现forward方法。

懒人元·2020-08-03 18:40

python——使用turtle绘制五角星、分形树

output（）没有赋值语句大部分语句为.()的形式表示使用中的方法()调用函数库中的函数()形状绘制函数：turtle.forward(distance)画笔向前移动distance距离turtle.backward

lamehd·2020-08-03 18:34

【Error】: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been

错误：RuntimeError:Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime,butthebuffershavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph=Truewhencallingbackwardthefirsttime.代码：optimizer.zero_grad()#wordfeatures=encoder(src)l

codebrid·2020-08-03 15:49

pytorch 打印网络回传梯度

检查网络学习情况net=your_network().cuda()deftrain():...outputs=net(inputs)loss=criterion(outputs,targets)loss.backward

Jee_King·2020-08-03 13:48

solver.prototxt文件里面参数含义及其设置

solver的作用就是交替调用前向（forward）算法和后向（backward）算法来更新参数，从而最小化损失（loss），实际上就是一种迭代

Cche1·2020-08-03 02:48

给 QuickTime 播放器添加方向键快进/快退功能

文章转自：https://c7sky.com/add-step-forward-backward-feature-to-quicktime-player.html版权归原作者！

图形跟班·2020-08-03 01:38

[Emacs学习笔记]选中文字

markdown编辑器编写选中文字之后可以进行更多操作:Delete,CopyorMove区域(region)和标记(mark)如果尝试着删除一段文字，可以使用Emacs的kill-paragraph命令和backward-kill-paragraph

GYZhe·2020-08-02 15:57

深度学习-深度学习的实用层面吴恩达第二课第一周作业3答案(Initialization)

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnimportsklearn.datasetsfrominit_utilsimportsigmoid,relu,compute_loss,forward_propagation,backward_propagationfrominit_utilsimportupdate_parameter

BrianLi_·2020-08-02 15:40

在Pytorch下，由于反向传播设置错误导致 loss不下降的原因及解决方案*

刚刚接触深度学习一段时间，一直在研究计算机视觉方面，现在也在尝试实现自己的idea，从中也遇见了一些问题，这次就专门写一下，自己由于在反向传播（backward）过程中参数没有设置好，而导致的loss不下降的原因

Wei Ji·2020-08-02 13:54

深度之眼Pytorch框架训练营第四期——PyTorch中自动求导系统（torch.autograd)

文章目录`PyTorch`中自动求导系统（`torch.autograd`）1、`torch.autograd`（1）`torch.autograd.backward`（2）`torch.autograd.grad

Ikerlz·2020-08-01 10:37

pytorch基础五（定义自动求导函数）

代码来自pytorch官网importtorch#通过继承torch.autograd.Function类，并实现forward和backward函数classMyReLU(torch.autograd.Function

永远学习中·2020-07-31 23:48

Linux学习之基础一

切换到其他用户类似)退出超级用户exit普通用户使用超级用户权限执行命令sudo+命令主键盘快捷键光标移动的位置向上:ctrl+p(previous)向下:ctrl+n(next)向左:ctrl+b(backward

大学要有梦想·2020-07-31 22:58

【Caffe笔记】二.Forward and Backward(前传/反传)

前传和后传是一个网络最重要的计算过程。1.前传前传过程为给定的待推断的输入计算输出，Caffe组合每一层的计算一得到整个模型的计算函数，自底向上进行。2.反传反传过程根据损失来计算梯度从而进行学习，Caffe通过自动求导并反向组合每一层的梯度来计算整个网络的梯度，自顶向下进行。反传过程以损失开始，根据输出计算梯度。根据链式准则，逐层计算出模型其余部分的梯度。3.Caffe中前传和反传的实现只要定义

tottea·2020-07-30 01:20

pytorch中的autograd(自动求导)--backward()函数参数的意义

标量：0维的张量，如：0，1，2…向量：1维的张量，如：(0,1,2,3)矩阵：2维的张量，如：((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9))二.backward()函数参数的意义1.tensor无法对

hey_jude1719·2020-07-29 23:52

SPSS中Logistic（或COX）回归自变量筛选方法

向后法（Backward）也有三种，分别采用上述3种方法之一进行变量的剔除。筛选自变量的方法：条件参数估计似然比

StatsHuo·2020-07-29 21:04

2018-07-05

1.pytorch自定义layer，离奇的出现无法进入backward的情况，一行行注释发现去掉赋值语句就可以了，maybebug？

GoDeep·2020-07-29 15:51

深度学习（三）：梯度计算

完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累计到.grad属性中。

因吉·2020-07-29 12:49

pytorch学习笔记（三）：自动求导

Backward过程中排除子图pytorch的BP过程是由一个函数决定的，loss.backward()，可以看到backward()函数里并没有传要求谁的梯度。

ke1th·2020-07-29 11:03

python画等边三角形及彩蟒

开源学开源·2020-07-29 11:51

torch grad梯度 requires_grad zero_grad backward过程及使用例子

总体过程对于epoch训练开始之前，经历数据加载、模型定义、权重初始化、优化器定义netG=netG=net.dehaze(inputChannelSize,outputChannelSize,ngf)netG.apply(weights_init)ifopt.netG!='':netG.load_state_dict(torch.load(opt.netG),strict=False)optim

rrr2·2020-07-29 11:37

深入Pytorch中的Tensor，梯度以及权重

前言我们在使用pytorch搭建模型的时候，一般只关注模型的forward前向传播，backward后向传播过程中，模型梯度的计算以及参数的更新都是pytorch框架后台自动进行计算的，那么有的时候就会思考

AI学渣·2020-07-29 10:56

热身组合 V0.2

Warm-upA:3rounds,30secondseachJumpingJackInstepStretchArmCircles(forward/backward,large/middle/small)

熊猫如是说·2020-07-29 06:14

STL常用遍历算法for_each和transform的比较

for_each()和transform（）算法比较1）STL算法–修改性算法for_each()copy()copy_backward()transform()merge()swap_ranges()

yofer张耀琦·2020-07-29 04:02

Pytorch 分析反向梯度检查网络

打印网络中的层的梯度参考pytorch打印网络回传梯度，在loss.backward()后，取出网络各层属性，并分析权重及其梯度信息。

永恒_一瞬·2020-07-29 01:54

caffe code 理解-solver.cpp&&sgd_solver.cpp

•2.通过forward和backward迭代的进行优化来更新参数•3.定期的评价测试网络•4.在优化过程中显示模型和solver的状态•每一步迭代的过程（体现在solvers文件夹中）•1.通过forward

MultiMediaGroup_USTC·2020-07-28 14:35

python实现卷积层

代码源自：http://www.heibanke.com/2016/10/11/conv_layer_forward_backward/#commentsConvolutionLayerForwardimportnumpyasnp

yuancoder·2020-07-28 01:31

pytorch求导

pytorch求导pytorch求导1.backward()2.torch.autograd.grad()3.混合使用pytorch求导主要记录一下backward()函数以及torch.autograd.grad

隋遥·2020-07-27 18:56

eclipse搜索使用_Ctrl+F/H

eclipse搜索功能快捷键一.快捷键Ctrl+F（单个文件内搜索）功能描述1.Find：要搜索的内容2.ReplaceWith：要地换的内容Direction：方向（向前向后）3.Forward:向前搜索4.Backward

AndraBeanDayo·2020-07-27 18:02

浏览器前进后退缓存：BFCache

博客总述https://harttle.land/2017/03/12/backward-forward-cache.htmlMDNhttps://developer.mozilla.org/zh-CN

fapiaopiao·2020-07-22 14:30

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been

错误：RuntimeError:Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime,butthebuffershavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph=Truewhencallingbackwardthefirsttime.详细信息：Traceback(mostrecentcalllast):File"main.py",li

tomeasure·2020-07-16 05:51

YOLOv2源码分析（三）

make_convolutional_layer函数#0x01make_convolutional_layer//make_convolutional_layerl.forward=forward_convolutional_layer;l.backward

coordinate_blog·2020-07-16 04:26

汇编 bne 1b和bne 1f浅析

#4strr4,[r1],#4cmpr1,r3bne1b顿时觉得代码写错了，最后一句应该是bne1，但是后面居然还有一个1的标号，同样还有bne1b语句，后面在网上查了之后才知道，bne1b这条语句里的b是backward

如小丧·2020-07-16 02:53

Hidden Markov Models Forward Backward算法

HiddenMarkovModels的问题3是给定一个HMMs的模型和一个输出观察序列O，如何调整模型的参数使得产生这一序列的概率最大？我理解这就是一个机器学习的问题，因为有时候HMMs的模型我们是不知道的，我们随机得到一个初始的，通过训练数据进行HMMs模型的参数调整，最终学习出一个局部最优的HMMs（无法得到全局的最优，只能得到局部的最优）。解决的算法是Baum-Welch（即ForwardB

大肥猴·2020-07-16 00:14

python1.0-----turtle模块

turtle.backward(step)：向当前方向的反方向移动step长度。turtle.right(n)：向右转动n度。turtle.left(n)：向左转动

denglun3214·2020-07-15 22:04

Caffe 代码解读之全连接层concat layer

同其他layer一样，分为setup、reshape、Forward_cpu、Backward_cpu。

白鹭飞燕·2020-07-15 20:45

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