Backward 第4页

Linux系统常见小问题

以下是具体的实现步骤vi~/.bashrc#在文件末尾添加一下内容#命令历史设置bind'"\e[A":history-search-backward'bind'"\e[B":history-search-forward

guo_zhen_qian·2023-08-13 23:38

Pytorch Tutorial【Chapter 2. Autograd】

ReviewMatrixCalculus1.1Definition向量对向量求导1.2Definition标量对向量求导1.3Definition标量对矩阵求导2.关于autograd的说明3.grad的计算3.1Manual手动计算3.2backward

木心·2023-08-05 02:31

Python学习的第二天

t.backward(distance)——向当前画笔相反方向移动di

凉水孤舟绿水大漠·2023-08-04 16:24

vim

整页翻页ctrl-fctrl-bf就是forwordb就是backward翻半页ctrl-dctlr-ud=downu=up滚一行ctrl-ectrl-yzz让光标所杂的行居屏幕中央zt让光标所杂的行居屏幕最上一行

__Sally__·2023-08-04 10:33

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.14深度学习基础-正向传播、反向传播和计算图

在实现中，我们只提供了模型的正向传播（forwardpropagation）的计算，即对输入计算模型输出，然后通过autograd模块来调用系统自动生成的backward函数计算梯度。

蒸饺与白茶·2023-08-01 06:42

【pytorch坑点】前向传播会不断积累显存占用，直到反向传播才会释放

如果多次进行forward计算，而不进行backward，那么前向传播时产生的中间结果会一直积累在gpu中。

NOVAglow646·2023-07-29 15:15

【转载+修改】pytorch中backward求梯度方法的具体解析

原则上，pytorch不支持张量对张量的求导，它只支持标量对张量的求导我们先看标量对张量求导的情况importtorchx=torch.ones(2,2,requires_grad=True)print(x)print(x.grad_fn)输出，由于x是被直接创建的，也就是说它是一个叶子节点，所以它的grad_fn属性的值为Nonetensor([[1.,1.],[1.,1.]],requires

dong_uper·2023-07-28 21:17

深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor.backward

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor计算当前张量相对于图的梯度，该函数使用链式法则对图进行微分。如果张量不是一个标量（即其数据具有多个元素）并且需要梯度，则函数还需要指定梯度。它应该是一个匹配类型和位置的张量，包含微分函数的梯度。此函数在累积了图中各叶子结点的梯度，在调用它之前，您可能需要使用zero.grad清零属性或将

von Neumann·2023-07-28 13:38

torch 中的detach、numel、retain_graph、repeat、repeat_interleave等参数的用法

即将y.detach的返回值作为常数而不再是关于x的函数u=y.detach()z=u*xz.sum().backward()#

jjw_zyfx·2023-07-22 09:44

浏览器前进/后退缓存

浏览器前进/后退缓存（Backward/ForwardCache，BFCache）是指浏览器在前进后退过程中，会应用更强的缓存策略，表现为DOM、window、甚至JavaScript对象被缓存，以及同步

前端程序员小白·2023-07-20 06:24

Pytorch中torch.autograd.Variable的用法

backward()自动计算出所有需要的梯度。来针对某个变量执行grad获得想要的梯度值。1Variable是torch.autograd中很重要的类。

有梦想有行动·2023-07-19 11:32

【深度学习】日常笔记11

Torch提供了丰富的自动微分功能，可以通过backward()方法自动计算张量的梯度，并且可以进行高阶导数计算。这使得在深度学习中能够方便地进行反向传播算法及参数优化。因

重剑DS·2023-07-18 07:50

pytorch中hasattr()函数/zip函数/enumerate() 函数/numel() 函数/程序类Accumulator/backward(）方法/print函数使用

前言：几乎是零python基础的小白，边学习python，边学习pytorch，跟随李沐老师去了解深度学习，如果是同样的你，希望找到的这些能够给你带去帮助，也作为自己的一部分笔记。一、hasattr()函数介绍链接：https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/125435209二、zip函数链接：https://blog.csdn.n

dong_uper·2023-07-17 06:46

pytorch中numel|程序类Accumulator|backward()方法|enumerate() 函数|print语句|zip函数|hasattr()函数解析

一、torch.numel()函数计算给出输入张量input的元素总数二、实用程序类Accumulator使用classAccumulator:#在n个变量上累加definit(self,n):*self.data=[0.0]*ndefadd(self,args):fora,binzip(self.data,args):self.data=[a+float(b)fora,binzip(self.d

dong_uper·2023-07-17 06:45

linux 查询日志相关操作及 vim 翻页，检索关键字

文件名称可以实时的查看日志信息如果查看其他的日志信息，可以使用vim编辑器检索vim文件名称进入vim模式shift+:wq可以退出vim翻页1.翻整页Ctrl+f键（f的英文全拼为：forward）Ctrl+b键（b的英文全拼为：backward

江君是实在人·2023-07-16 15:31

pytorch LBFGS

LBFGSpytorch的LBFGS也是一个优化器但是与一般的优化器不同平常我们的顺序是loss=criterion(predict,gt)optim.zero_grad()loss.backward(

Nightmare004·2023-07-15 17:03

深度学习之反向传播

Tensor数据成员：data（存放数据w，也是Tensor变量，但是取data不会构建计算图）和grad（存放梯度loss对w的导，调用bacward之后grad也是个Tensor，每次引用结束要zero）backward

Yuerya.·2023-07-15 12:58

一步步搭建多层神经网络以及应用

importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttestCasesfromdnn_utilsimportsigmoid,sigmoid_backward

热爱技术的小曹·2023-07-14 22:37

loss.backward

如何计算：autograd包根据tensor进行过的数学运算来自动计算梯度注意：1：autograd实现的。2：对tensor进行计算梯度。之前损失计算：分割损失和边界损失计算正常。踩坑1：模型有两个损失，分别为分割损失和边界损失，在lossfunction计算损失值。然后将损失值相加进行反向传播。其中分割损失采用了深监督，需要计算五次。之前的代码采用的append将所有损失放在一个列表中，通过s

翰墨大人·2023-07-14 14:48

l.sum().backward()梯度反向传播时为何要加.sum()函数

.sum()函数主要有两个作用，一个是用来求和，一个是用来降维。而在这里是用到了降维的作用。Pytorch进行梯度的计算，只能对标量进行梯度计算，例如y=x2+x+1y=x^2+x+1y=x2+x+1这是一个标量，是能够进行梯度计算的，而例如y=[x1,x2]2+[x1,x2]+[1,1]y=[x_1,x_2]^2+[x_1,x_2]+[1,1]y=[x1,x2]2+[x1,x2]+[1,1]这是

樱木之·2023-06-24 04:26

隐马尔可夫模型

在HMM中，有两个基本假设：齐次一阶Markov假设（未来只依赖于当前）：观测独立假设（当前结果只依赖于当前隐状态）：HMM要解决三个问题：Evaluation：，Forward-Backward算法L

Ice_spring·2023-06-23 09:10

1、瑞丽-伯纳德对流的拉格朗日拟序结构（FTLE场结果对比）

时刻在场内均匀布置粒子2、计算t–>t+T时刻后粒子的位置，这里粒子任意时刻的速度有速度场插值得到3、根据两个时刻的粒子位置计算得到FTLE（t），我们这里的思路是forward，即向前推进下面介绍以下backward1

ambu1230·2023-06-21 01:35

【深度学习】4-2 误差反向传播法 - 简单层的实现（层的介绍）

下面先从一些简单的层开始介绍乘法层的实现层的实现中有两个共通的方法(接口)forward()和backward()。forward()对应正向传播backward()对应反向传播现在来实现乘法层。

loyd3·2023-06-20 20:35

HMM-Forward/Backward算法实现

M个隐状态-长度为T的观测序列-转移矩阵-发射矩阵-初始概率分布-EvaluationProblem给定,其中方法：找出所有的隐状态，，M是隐状态的数目从所有的隐状态序列中，找到生成观测序列的概率数学表达：上面的R=最大数目的关于隐状态的可能序列因此可以得到，1-T的时间位置上，每个时刻t都可能是上述M个隐状态的任意一个取值，那么这个R的数目等于为了计算序列长度为T的可观测序列的生成概率，我们应该

IntoTheVoid·2023-06-19 18:55

pytorch | 记录一次register_hook不起作用以及为什么

0.问题描述register_hook用于给某个tensor注册hooks，这个函数需要传入一个钩子函数，而且钩子函数的input是loss.backward（）执行后的grad（不能获取weight值

Rilkean heart·2023-06-15 07:50

CS231N作业 A2Q4：ConvolutionalNetworks

conv-relu4.三层CNN：conv-relu-maxpool-affine-relu-affine-softmax5.空间BN6.groupnormalizationBN——LN——spatialBN的Backward

588·2023-06-14 07:49

pytorch中torch.FloatTensor的用法

所以应该在backward函数里加上torch.FloatTensor，并指定求导后，梯度伸缩倍数。

frank_haha·2023-06-07 06:58

windows10环境下kafka运行报错java.lang.VerifyError: Uninitialized object exists on backward branch 86

windows10环境下kafka运行报错java.lang.VerifyError:Uninitializedobjectexistsonbackwardbranch86D:\Software\kafka\kafka_2.13-2.8.1\bin\windows>kafka-server-start.bat..\..\config\server.properties[2023-04-1009:4

上弦月QAQ·2023-04-20 16:25

详解利用Pytorch实现ResNet网络

然后我们通过调用loss.backward()来计算梯度，最后调用optimizer.st

·2023-04-20 01:16

pytorch中使用torchviz可视化某网络或loss函数计算图后，计算图节点的理解

一、安装graphviz之后，添加环境变量，可以用torchviz输出网络结构计算图fromtorchvizimportmake_dotmake_dot(loss).view()二、.backward(

~LONG~·2023-04-19 08:25

requires_grad，grad_fn，grad的含义及使用

grad：当执行完了backward()之后，通过x.grad查看x的梯度值。创建一个Te

失之毫厘，差之千里·2023-04-19 01:23

播放器进度条，ffmpeg中av_seek_frame()的使用方法

doublesec=1.25;//1.25秒int64_ttimestamp=sec*AV_TIME_BASE;av_seek_frame(pFormatCtx,-1,timestamp,AVSEEK_FLAG_BACKWARD

6057·2023-04-18 04:23

Python------绘图Turtle库

接下来让我们详细了解一下吧_掌握三种命令：画笔运动命令意义turtle.forward()向当前画笔方向移动多少像素turtle.backward()向当前画笔相反方向移动

由心同学·2023-04-18 00:51

Pytorch搭建神经网络的小案例

()默认是torch.FloatTensor()的简称，创建的为float32位的数据类型；torch.LongTensor是64位整型optimizer.zero_grad()清空过往梯度loss.backward

Chen的博客·2023-04-17 17:04

torch.autograd.Function的使用

（个人理解仅供参考）1什么情况下使用自己定义的网络结构，没有现成的，就得手写forward和backward2怎么使用2.1forward前向传播的表达式2.2backward求导结果2.3举例前向传播表达式

御用厨师·2023-04-15 07:42

Caffe 架构学习-底层数据2

记录出现的每个layervectorlayer_names_记录出现的每个layer的名称maplayer_names_index_记录每个layer名称与顺序索引的对应关系vectorlayer_need_backward

Zz鱼丸·2023-04-15 05:02

pytorch个人学习记录

numpynorm[求欧式距离]pytorch中backward()Pytorch的backward()相关理解Jupyter如何debug：importpdb;pdb.set_trace()orfromIPython.core.debuggerimportset_traceset_trace

chopper_bbf4·2023-04-12 22:40

register_backward_hook()和register_forward_hook（）

结论：一：register_forward_hook（）在指定网络层执行完前向传播后调用钩子函数二：1：register_backward_hook（）在指定网络层执行完backward（）之后调用钩子函数

xx_xjm·2023-04-09 18:00

HMM-EM算法估计参数实现

LearningProblem:HMMTrainingLearningProblem:,D是训练数据HMM的训练过程需要使用Forward/Backward算法用于求隐状态的期望HMM的训练过程也需要使用

IntoTheVoid·2023-04-09 17:55

torch之optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别

torch之optimizer.step()和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别由于接触torch时间不久，所有对此比较困惑，遇到如下博文解释十分详细，故转载至此

Nicola-Zhang·2023-04-09 15:27

python中的画图神器——turtle模块

red')大小的设置turtle.setup(width=0.5,height=0.75)初始位置（2）画笔（1）画笔运动的命令turtle.forward(a)向当前画笔方向移动a像素长度turtle.backward

有趣的数据·2023-04-07 11:04

backward 最好的解释

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。搭建计算图的过程，称为“正向传播”，这个是需要我们自己动手的，因为我们需要设计我们模型的结构。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。一、pytorch自动求导初步认

weixin_40895135·2023-04-07 04:59

pytorch lightning 入门

比如gpu设置，device设置，backward()等。高可读性并更容易复现。PL将代码

CsdnWujinming·2023-04-05 12:32

Pytorch入门学习：自动求导

z.mean()#计算矩阵平均值结果是个数相加除以4print(out)#tensor(27.,grad_fn=)#out的值和x相关,x相当于out的一个变量#修改x的结果，out也会跟着改变#out.backward

原力甦醒·2023-04-04 23:55

Pytorch Autograd: 自动求导机制

当完成计算后通过调用.backward()，自动计算所有的梯度，这个张量的所有梯

pengege666·2023-04-04 23:23

小线亮亮·2023-04-04 11:39

Pytorch学习之旅(3)——autograd自动求导系统

一、torch.autograd.backward()函数功能：根据计算图自动求取梯度。

不想调试板子·2023-04-01 11:55

[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播

NVIDIAHugeCTR，GPU版本参数服务器---(8)---DistributedHash之后向传播0x00摘要0x01回顾0x02总述2.1注释2.2代码0x03输入3.1定义3.2切换0x04backward4.1

罗西的思考·2023-04-01 03:05

[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表

总述4.2alltoall4.3Reorder4.3.1思路4.3.2图示4.4slotid4.5输出矩阵0x05后向传播5.1Reorderbackward5.2All2allbackward5.3backward0x06

罗西的思考·2023-04-01 03:34

pytorch自定义forward和backward函数

pytorch会自动求导，但是当遇到无法自动求导的时候，需要自己认为定义求导过程，这个时候就涉及到要定义自己的forward和backward函数。

xx_xjm·2023-03-29 19:04

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