Backward

自动求导，计算图示意图及pytorch实现

实现x1=torch.tensor(3.0,requires_grad=True)y1=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)a=x1**2b=3*ac=b*y1c.backward
雪可问春风·2023-10-11 21:52

深入解读redis的zset和跳表【源码分析】

根据zslInsertzrange[WITHSCORES]返回有序集key中，下标在之间的元素根据zslGetElementByRank以及backward指针zrangebyscorekeyminmax
是朴啊朴·2023-10-08 00:36

一文搞懂pytorch hook机制

hook是一个在forward和backward计算时可以被执行的函数。在pytorch中，可以对Tensor和nn.Module添加hook。
bug404_·2023-10-07 23:19

pytorch 中retain_graph==True的作用

总的来说进行一次backward之后，各个节点的值会清除，这样进行第二次backward会报错，如果加上retain_graph==True后,可以再来一次backward。
撒旦即可·2023-10-06 19:25

3.Tensors For Beginners- Forward and Backward Transformations

张量在不同坐标系之间来回移动的规则究竟如何。之前说过，张量在坐标系变化下是不变的，故了解如何在坐标系之间来回移动对理解张量很重要。Forward：旧基到新基oldbasis：旧基这是在二维坐标系下的两组基。线性代数中的基：向量空间V中的一组向量若满足：1）线性无光2）向量中间V中的任何一个向量都可由该组向量线性表出，则称该组向量为向量空间V的一组基前向变换（Forward）：从旧基转移到新基如何转
往797·2023-10-04 05:23

PyTorch 学习笔记 4 —— 自动计算梯度下降 AUTOGRAD

文章目录1.Tensors,FunctionsandComputationalgraph2.ComputingGradients3.DisablingGradientTracking4.forward&backward1
我有两颗糖·2023-10-03 23:46

记录一次 NaN in Loss 的解决过程

检测我通常会在计算loss.backward()后optimizer.step()前，添加条件判断是否出现NaN：ifloss!
3D_DLW·2023-10-03 11:45

深度学习：模型训练过程中Trying to backward through the graph a second time解决方案

网络过程中出现如下错误：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\code\lstm_emotion_analyse\text_analyse.py",line82,inloss.backward
智慧医疗探索者·2023-09-27 06:01

caffe的python接口学习（12）：查看属性、方法以及函数参数

1.使用dir命令查看属性和方法dir(solver.net)"""查看sovler.net属性'forward':前向传播'backward':反向传播'params':保存各层的参数值（w和b)'blobs
微风❤水墨·2023-09-26 14:14

pytorch-backward（）原理详细讲解

文章目录张量梯度和雅可比积测试关于非标量损失函数backward（）函数使用例子计算y=5x2y\=\5x^2y=5x2每个整数(1，2，...，10)的导数稍复杂的多维度梯度计算张量梯度和雅可比积在很多情况下
ACxz·2023-09-25 11:47

pytorch_autograd v1.backward()+variable.grad

pt_gradient#gradientablevariablew=torch.normal(0,0.01,size=(2,1),requires_grad=True)b=torch.zeros(1,requires_grad=True)deflinreg(X,w,b):returntorch.matmul(X,w)+bdefsquared_loss(y_hat,y):return(y_hat-y
Great_GNU&linux·2023-09-25 11:47

Linux Bash 快捷键

Ctrl+B光标向前移动一个字符（backward）（向右）Ctrl+F光标向后移动一个字符（forward）（
rosy_dawn·2023-09-23 11:39

linux 上下键历史命令,在Linux Bash通过上下键快速查找历史命令

centos7中~/.bashrc或者Mac中的~/.bash_profile中添加，然后source一下以下内容：if[[$-==*i*]]thenbind'"\e[A":history-search-backward'bind
QinJun Zhu·2023-09-23 08:33

Linux/MacOS：如何在终端中使用上下键快速查阅历史命令

在linux里解决方案很简单：vim~/.bashrc然后输入以下内容：if[[$-==*i*]]thenbind'"\e[A":history-search-backward'bind'"\e[B":
Flyforever-Tang·2023-09-23 05:41

【深度学习实验】前馈神经网络（四）：自定义逻辑回归模型：前向传播、反向传播算法

__call__(self,x)方法c.前向传播forwardd.反向传播backward2.模型训练3.代码整合一、实验介绍实现逻辑回归模型（Logistic类）实现前向传播forward实现反向传播
QomolangmaH·2023-09-21 20:56

【深度学习实验】前馈神经网络（五）：自定义线性模型：前向传播、反向传播算法（封装参数）

__call__(self,x)方法c.前向传播forwardd.反向传播backward2.模型训练3.代码整合一、实验介绍实现线性模型（Linear类）实现前向传播forward实现反向传播backward
QomolangmaH·2023-09-21 20:25

HarmonyOS 管理页面跳转及浏览记录导航

可以通过forward()和backward()接口向前/向后浏览上一个/下一个历史记录。在下面的示例中，点击应用的按钮来触发前端页面的后退操作。
HarmonyOS开发者·2023-09-21 17:11

HarmonyOS 管理页面跳转及浏览记录导航

可以通过forward()和backward()接口向前/向后浏览上一个/下一个历史记录。在下面的示例中，点击应用的按钮来触发前端页面的后退操作。
·2023-09-19 17:46

pytorch-lightning的trainer的optimaze_step的详细分析

on_train_batch_startoptimaze_steptraining_stepon_before_zero_gradscaler.scale(loss)将loss放大on_before_backwardmodel.backward
wzy-666·2023-09-16 07:54

优雅地打印堆栈跟踪信息——Backward-cpp

优雅地打印堆栈跟踪信息——Backward-cpp文章目录优雅地打印堆栈跟踪信息——Backward-cpp介绍编译Backward-cpp下载源码文件结构安装第三方库编译测试集成Backward-cpp
moneymyone·2023-09-15 13:28

optimizer和loss.backward()相关函数

optimizer.zero_grad()#梯度清零(一定要先进行梯度清零，这样tensor里面的grad就不会累加)loss.backward()是用来求导的optimizer.step()一般来说根据求来的导数进行梯度下降算法来更新参数上面的顺序步骤不能变
小宋加油啊·2023-09-14 12:05

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.8 数值稳定性和模型初始化

matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.sigmoid(x)y.backward
AncilunKiang·2023-09-13 21:58

pytorch（b站小土堆学习笔记P16）

nn.L1Loss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output=loss(input,target)output.backward
Wall-E99·2023-09-12 09:32

PyTorch学习之 自动微分

Tensor的属性设置属性说明.requires_grad=True开始跟踪针对tensor的所有操作.backward()自动计算所有梯度.
坐在墙上的猫·2023-09-12 09:30

一个漂亮的C ++堆栈跟踪打印器-backward-cpp

这个时候比较无语的一点就是LinuxShell终端下几乎不会输出太多有用的信息，大多数情况下打印信息如下：Segmentationfault(coredumped)，错误如下图所示：段错误有大佬专门开发了一款工具，叫做backward-cpp
雪域迷影·2023-09-11 02:28

【运动规划算法项目实战】TABV代码解析（五）：plan_manage

文章目录前言一、FastPlannerManager.h1.1成员变量:二、KinoReplanFSM.h2.1成员变量2.2方法三、plan_container.hpp3.1成员变量：3.2实现方法：四、backward.hpp
Travis.X·2023-09-09 21:03

backward问题记录

大致问题是这样的模型先计算一个输出然后根据这个输出，用lbfgs去优化另一个变量最后优化模型，大致代码如下optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=lr)forinputsindataloader:outputs=model(inputs)u=outputs.reshape(1,-1,1)beta=torch.zeros(1,n,1,device=dev
Nightmare004·2023-09-09 08:30

loss.sum.backward()为什么要sum()?

在动手学深度学习中，这样解释的：当y不是标量时，向量y关于向量x的导数的最自然解释是一个矩阵。对于高阶和高维的y和x，求导的结果可以是一个高阶张量。然而，虽然这些更奇特的对象确实出现在高级机器学习中（包括深度学习中），但当调用向量的反向计算时，我们通常会试图计算一批训练样本中每个组成部分的损失函数的导数。这里，我们的目的不是计算微分矩阵，而是单独计算批量中每个样本的偏导数之和。所以，目标是要把y编
闪闪发亮的小星星·2023-09-06 10:16

控制台输出Security Warning: The negotiated TLS 1.0 is an insecure protocol and is suported for backward c

今天在启动项目时控制台给出了警告说：TLS1.0协议不安全，仅支持向后兼容。推荐使用TLS1.2及以上版本。SecurityWarning:ThenegotiatedTLS1.0isaninsecureprotocolandissuportedforbackwardcompatibilityonly.ThereconmmmendedprotocolversionisTLS1.2andlater.原
香煎三文鱼·2023-09-05 18:30

PyTorch在backward时自动抛弃中间变量梯度的解决办法

希望以后可以一直注意到这个问题，就是PyTorch的图在进行backward的时候是不保存中间变量的grad的，因此在之后用.grad去查看梯度来检查梯度传播是无效的。
药柴·2023-09-03 20:27

关于detach

#y=A(x),z=B(y)求B中参数的梯度，不求A中参数的梯度y=A(x)z=B(y.detach())z.backward()我后来的疑问是，他会在optimizer那里被更新吗？
Dorrrris·2023-09-03 20:37

＜5＞【深度学习 × PyTorch】“自动微分”机制 | 通俗理解 pytorch中的autograd、backward | 实例详解tensors、grad_tensors

“考研的那段日子。就似仿佛走了一年的夜路，在太阳升起前那一刻，最不舍的就是陪伴我的点点星光。谢谢这一路上遇到的所有人，谢谢你听过我的故事，希望将来它能带给你一点勇气，让你能够选择去坚持或者放弃什么。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云
追光者♂·2023-09-02 17:27

pytorch中常用的hooks函数

torch.Tensor.register_hook()2、torch.nn.Module.register_forward_hook()3、torch.nn.Module.register_full_backward_hook
艾利克斯，战斗吧·2023-09-01 11:56

RuntimeError:[torch.cuda.FloatTensor [ ]] is at version 4； expected version 3 instead.)

oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor[512]]isatversion4;expectedversion3instead.错误描述尝试操作分析错误描述在执行loss.backward
影兮·2023-09-01 09:57

Torch.tensor.backward()方法的使用举例

参考链接:backward(gradient=None,retain_graph=None,create_graph=False)原文及翻译:backward(gradient=None,retain_graph
敲代码的小风·2023-08-29 21:38

Pytorch.tensor 相关用法

Torch.tensor.backward()方法的使用举例理解optimizer.zero_grad(),loss.backward(),optimizer.step()的作用及原理Autograd:
[[Night Knight]]·2023-08-29 21:07

cs231n assignment 2 q2 batchnormalization

文章目录嫌啰嗦直接看源码批量归一化讲解Q2batchNormalizationbatchnorm_forward题面解析代码输出batchnorm_backward题面解析代码输出batchnorm_backward_alt
理智点·2023-08-29 11:32

cs231nassignment2 q4 Convolutional Neural Networks

文章目录嫌啰嗦直接看源码Q4ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络conv_forward_naive题面解析代码输出conv_backward_naive题面解析代码输出max_pool_forward_naive
理智点·2023-08-29 11:32

cs231n assignment 2 q3 dropout

文章目录嫌啰嗦直接看源码Q3Dropoutdropout_forward题面解析代码输出dropout_backward题面代码输出修改fc_net题面解析代码loss函数输出嫌啰嗦直接看源码Q3Dropout
理智点·2023-08-29 11:01

cs231n assignment1 q4

文章目录嫌啰嗦直接看源码Q4:two_layer_netaffine_forward题面解析代码输出affine_backward推导题面解析代码输出relu_forward题面解析代码输出relu_backward
理智点·2023-08-29 11:31

9. 优化器

9.1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。
Gosling123456·2023-08-28 19:04

cs231n assignmen3 Extra Credit: Image Captioning with LSTMs

文章目录嫌墨迹直接看代码ExtraCredit:ImageCaptioningwithLSTMslstm_step_forward题面解析代码输出lstm_step_backward题面解析代码输出lstm_forward
理智点·2023-08-28 18:57

ESP-IDF error: ‘portTICK_RATE_MS‘ undeclared

观察代码发现有条件限定：#ifconfigENABLE_BACKWARD_COMPATIBILITY==1那问题应该就是这个条件未满足了，打开
QX大黄蜂·2023-08-27 15:49

visual studio 调试增强，实现一行代码打印调用栈

而使用Backward-Cpp，只需在项目中拖入一个hpp文件，就可以主动打印。但默认输出是stderr，无法在VisualStudio的output窗口看到任何信息。
代码盗圣·2023-08-26 02:11

pyspark基础学习——数据处理

目录前言一、准备工作和数据的导入选择1.1导入数据1.2选择数据子集：1.3列名重命名二、数据清洗2.1检测空值数量2.2删除存在空值的行2.3forward，backward填充三、数据处理3.1数据筛选
紫金叮咛·2023-08-23 08:43

GAN：对抗生成网络,前向传播和后巷传播的区别

目录GAN：对抗生成网络损失函数判别器开始波动很大，先调整判别器生成样本和真实样本的统一：真假难辨编辑文字专图片编辑头像转表情包编辑头像转3D编辑后向传播1.前向传播（forward）2.反向传播（backward
ZhangJiQun&MXP·2023-08-21 05:48

【C++11算法】move和move_backward

文章目录前言一、std::move1.1算法简介1.2函数原型1.3如何使用1.4示例代码示例代码1：移动普通类型示例代码2：移动自定义类类型二、std::move_backward2.1算法简介总结前言在
人才程序员·2023-08-19 07:11

cs231n assignment 3 Q2 Image Captioning with Vanilla RNNs

文章目录嫌啰嗦直接看代码Q2ImageCaptioningwithVanillaRNNs一个给的工具代码里的bug问题展示问题解决思路解决办法rnn_step_forward题面解析代码输出rnn_step_backward
理智点·2023-08-18 22:12

Security Warning: The negotiated TLS 1.0 is an insecure protocol and is supported for backward compa

SecurityWarning:ThenegotiatedTLS1.0isaninsecureprotocolandissupportedforbackwardcompatibilityonly.TherecommendedprotocolversionisTLS1.2andlater.我这里是使用的是sqlserver2014数据库,打上sqlserver2014SP3补丁即可Timeoutex
xiaonibaba·2023-08-18 09:36

invalid gradient at index 0 - expected type TensorOptions

Traceback(mostrecentcalllast):File“D:\python\modelsmy\saliencymap.py”,line24,incompute_jacobianoutput.backward
小菜鸟的进阶史·2023-08-15 08:39
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