autograd

PyTorch学习-自动求导机制Autograd与计算图

基本数据Tensor可以保证完成前向传播，想要完成神经网络的训练，接下来还需要进行反向传播与梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd，将前向传播的计算记录成计算图，自动完成求导。
潘旭阳·2022-06-05 07:06

【PyTorch学习（三）】Aurograd自动求导机制总结

Aurograd自动求导机制总结PyTorch中，所有神经网络的核心是autograd包。autograd包为tensor上的所有操作提供了自动求导机制。
Daylight..·2022-06-05 07:32

Autograd解析｜OneFlow学习笔记

本文以OneFlow的代码为例，梳理Autograd模块的实现细节。
OneFlow深度学习框架·2022-06-02 14:36

Autograd解析｜OneFlow学习笔记

本文以OneFlow的代码为例，梳理Autograd模块的实现细节。
·2022-05-13 12:35

pytorch_lesson6 动态计算图与梯度下降（AutoGrad回溯机制与动态计算图+反向传播与梯度计算+下降基本思想）

文章目录一、AutoGrad的回溯机制与动态计算图1.可微分性相关属性requires_grad属性：可微分性grad_fn属性：存储Tensor微分函数2.张量计算图计算图的定义节点类型3.计算图的动态性二
斯外戈的小白·2022-05-13 07:12

【黑马程序员自然语言处理实战课程】学习笔记---pytorch基础知识和autograd

目录1.1什么是pytorch1.2pytorch基础语法1.3pytorch基本运算1.4关于torchtensor和numpyarray之间的相互转换2.1autograd基础概念2.2关于tensor
柒夏码农之路·2022-05-10 12:54

深度学习框架Pytorch入门与实践——读书笔记

pipinstalltorchpipinstalltorchvision#IPython魔术命令importtorchasta=t.Tensor(3,4)%timeita.sum()#检测某条语句的执行时间%hist#查看输入历史2.2.2Autograd
羊小球·2022-05-10 07:06

Pytorch 自动求导 autograd,backward 详解

PyTorch提供两种求梯度的方法：backward()和torch.autograd.grad()，他们的区别在于前者是给叶子节点填充.grad字段，而后者是直接返回梯度给你，我会在后面举例说明。
程序之巅·2022-05-07 07:30

pytorch自动求导机制

Torch.autograd在训练神经网络时，我们最常用的算法就是反向传播（BP）。参数的更新依靠的就是lossfunction针对给定参数的梯度。
长命百岁️·2022-05-07 07:36

Pytorch自动求导

使用Pytorch自动求导autograd是Pytorch框架中一个重要的包，它为张量上的所有操作提供自动求导功能。其运算机制稍后给出。
yizhi_hao·2022-05-07 07:59

pytorch的求导函数backward和torch.autograd.grad()

pytorch中求导可以借助tensor.backward()和torch.autograd.grad()来完成，backward()函数应该很熟悉了，模型的的参数求导一般是使用这个函数来完成。
风吹草地现牛羊的马·2022-05-07 07:18

【深度学习理论】一文搞透pytorch中的tensor、autograd、反向传播和计算图

当然一遍搞不定两遍三遍也差不多了～这样以后，面试时被问到反向传播、tensor、计算图和autograd的底层原理，你不会慌～当然，我们的主要目的，在于能从底层大致理解整个深度学习框架的设计原理，实现方式
三世·2022-04-30 07:43

PyTorch深度学习实践概论笔记5-课后练习2：pytorch官方教程【中英讲解】

目录1Tensors1.1warm-up:numpy1.2PyTorch:Tensors2Autograd2.1PyTorch:Tensorsandautograd2.2PyTorch:Definingnewautogradfun
双木的木·2022-04-29 07:22

《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第6章 PyTorch基础（代码可跑通）

目录6.1PyTorch中的Tensor6.1.1Tensor的数据类型6.1.2Tensor的运算6.1.3搭建一个简易神经网络6.2自动梯度6.2.1torch.autograd和Variable6.2.2
双木的木·2022-04-26 07:32

Pytorch实现机器学习之线性回归2.0

点击打开《Pytorch实现机器学习之线性回归》文章二、Pytorch实现机器学习之线性回归2.0，特点在利用autograd和Variable实现线性回归，并且反向传播自动调用backward实现。
rothschildlhl·2022-04-21 07:58

[二十八]深度学习Pytorch-图像分类Resnet18

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-16 09:12

[二十四]深度学习Pytorch-BN、LN(Layer Normalization)、IN(Instance Normalization)、GN(Group Normalization)

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-14 07:43

[二十三]深度学习Pytorch-批量归一化Batch Normalization

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-14 07:13

[二十二]深度学习Pytorch-正则化Regularization之dropout

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-14 07:12

[十八]深度学习Pytorch-学习率Learning Rate调整策略

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yanzhiwen2·2022-04-14 07:12

[十七]深度学习Pytorch-优化器Optimizer

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yanzhiwen2·2022-04-14 07:11

[十六]深度学习Pytorch-18种损失函数loss function

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yanzhiwen2·2022-04-14 07:08

[十三]深度学习Pytorch-卷积层(1D/2D/3D卷积、卷积nn.Conv2d、转置卷积nn.ConvTranspose)

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-14 07:37

[十二]深度学习Pytorch-模型容器Containers与AlexNet构建

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yanzhiwen2·2022-04-14 07:36

[十一]深度学习Pytorch-模型创建与nn.Module

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yanzhiwen2·2022-04-14 07:06

[十九]深度学习Pytorch-可视化工具TensorBoard

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yanzhiwen2·2022-04-14 07:05

[十五]深度学习Pytorch-权值初始化(Xavier和Kaiming)

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-11 04:04

[十四]深度学习Pytorch-池化层、线性层、激活函数层

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-11 04:03

[十]深度学习Pytorch-transforms图像操作及自定义方法（含数据增强实战）

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-11 04:33

[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制

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yanzhiwen2·2022-04-11 04:33

[八]深度学习Pytorch-图像预处理transforms

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yanzhiwen2·2022-04-11 04:02

[三]深度学习Pytorch-张量数学运算

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yanzhiwen2·2022-04-11 04:02

[七]深度学习Pytorch-数据加载与管理DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-11 04:02

[二]深度学习Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-11 04:01

[四]深度学习Pytorch-线性回归

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-11 04:31

[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-11 04:31

[九]深度学习Pytorch-transforms图像增强(剪裁、翻转、旋转)

Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd
yanzhiwen2·2022-04-11 03:35

PyTorch入门到进阶实战笔记一（慕课网）

笔记一PyTorch入门基础串讲PyTorch的基本概念TensorVariable（autograd）nn.ModuleTensor与机器学习的关系Tensor的类型Tensor的创建Tensor创建编程实例
酸菜鱼_2323·2022-04-04 07:12

深入浅出pytorch求导机制

文章目录pytorch求导机制1、backward2、torch.autograd.grad3、区别4、连续求导pytorch求导机制1、backward创建两个矩阵x：2×3a：3×2requires_grad
Mae_strive·2022-04-01 07:13

python中backward函数_Pytorch中torch.autograd ---backward函数的使用方法详细解析，具体例子分析...

backward函数官方定义：torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None,create_graph=False
weixin_39634480·2022-03-28 15:31

Python-20分钟入门torch

针对不同情况的每个epoch的参数更新量N/一次训练传入的数据集大小）线性回归的Numpy实现（手动计算梯度+手动更新参数+手动定义损失函数）PyTorchTensor（张量）数据载入、设备和CUDA创建参数Autograd
静静喜欢大白·2022-03-28 15:15

Python学习-自动求导torch.autograd

官方手册参考目录Tensor与Autograd自动求导要点计算图标量反向传播非标量反向传播
静静喜欢大白·2022-03-28 15:44

动手学深度学习pytorch学习笔记

torch.autograd.backward(y,w),或者说y.backward(w)的含义是：先计算l=torch.sum(y*w)，然后求l对（能够影响到y的）所有变量x的导数。
UHL1107·2022-03-24 07:07

Pytorch自动求导函数详解流程以及与TensorFlow搭建网络的对比

在Pytorch中，可以容易地通过定义torch.autograd.Function的子类实现forward和ba
·2022-03-22 12:24

动手学深度学习：3.14 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。
AI_Younger_Man·2022-03-17 07:16

【PyTorch】中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别

仍保留，但建议使用.detach(),区别在于.data返回和x的相同数据tensor,但不会加入到x的计算历史里，且requires_grad=False,这样有些时候是不安全的,因为x.data不能被autograd
mjiansun·2022-03-10 07:27

60分钟教你上手PyTorch + 迁移学习

Autograd:自动求导PyTorch神经网络简介训练一个分类器通过例子学PyTorch使用Numpy实现三层神经网络使用Tensor来实现三层神经网络实现autograd来实现三层神经网络使用自定义的
废柴当自强·2022-02-27 07:08

【偷偷卷死小伙伴Pytorch20天-day06-自动微分机制】

除此之外，也能够调用torch.autograd.grad函数来实现求梯度计算。这就是Pytorch的自动微分机制。一、利用back
不会写代码的嘤嘤·2022-02-25 07:44

PyTorch 介绍 | AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH TORCH.AUTOGRAD

为了计算这些梯度，PyTorch内置了名为torch.autograd的微分引擎。它支持任意计算图的自动梯度计算。一个最简单的单层神经网络，输入x，参数w和b，某个损失函数。
Deep_RS·2022-02-08 09:00

Pytorch自定义torch.autograd.Function

zhuanlan.zhihu.com/p/27783097#-*-coding:utf8-*-importtorchfromtorch.autogradimportVariableclassMyReLU(torch.autograd.Function
悟空宝宝真帅·2022-02-06 19:56
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