autograd 第14页

mxnet中自动求梯度

我用的是mxnet包里面的自动求梯度的模块autograd。一、在autograd下求梯度一般要进行一下几个步骤：1、调用attach_grad()函数来申请存储梯度所需要的内存。

comli_cn·2020-08-11 03:52

PyTorch入门教程1.3 - 神经网络

已经简单学习过了autograd,nn是依赖autograd去定义模型以及对其求导。一个nn.Module包含层(layers)，和一个方法forward(input)(方法返回output)。

LiveAn·2020-08-11 02:17

pytorch总结—自动求梯度

PyTorch提供的autograd包能够根据输⼊和前向传播过程自动构建计算图，并执⾏行反向传播。

TJMtaotao·2020-08-11 02:50

【Pytorch 学习笔记（二）】：AUTOGRAD相关

2018k·2020-08-11 02:23

动手深度学习PyTorch（二）自动求梯度

PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。

Alex、木易·2020-08-11 02:23

【Pytorch 学习笔记（三）】：NN相关

在之前的文章中了解了autograd,nn包则依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包括不同的层和用来返回输出的方法forward(input)。例如

2018k·2020-08-11 02:20

PyTorch系列学习笔记07 - 随机梯度下降

梯度下降算法面临的两个问题：局部极小值与鞍点除了损失函数本身以外影响优化器性能的因素7.2常见函数的梯度感知机函数PyTorch自动求导机制torch.autograd.grad()loss.backward

j.Lee.·2020-08-10 10:01

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

chen645096127·2020-08-08 14:53

深入理解pytorch autograd

（上）在PyTorch中计算图的特点可总结如下：autograd根据用户对variable

cs_software_·2020-08-07 23:26

pytorch学习笔记3：网络的构建

学习笔记3：网络的构建参考网址pytorch学习笔记3：网络的构建构建网络定义一个网络lossFunctionBackprop更新权值构建网络我们可以通过torch.nn包来构建网络，现在你已经看过了autograd

xz1308579340·2020-08-05 11:56

S01: 手写深度学习框架

手写深度学习框架笔者手撸了简单的深度学习框架，这个小项目源于笔者学习pytorch的过程中对autograd的探索。项目名称为kitorch。

oio328Loio·2020-08-05 10:36

深度之眼PyTorch训练营第四期笔记目录(已完结)

文章目录说明：本期训练营来自深度之眼，现已更新完毕目录课程笔记PyTorch中的张量PyTorch的计算图与动态图机制PyTorch中自动求导系统（torch.autograd）数据读取机制中的Dataloader

Ikerlz·2020-08-05 04:18

PyTorch 笔记（13）— autograd（0.4 之前和之后版本差异）、Tensor（张量）、Gradient（梯度）

1.背景简述torch.autograd是PyTorch中方便用户使用，专门开发的一套自动求导引擎，它能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。

wohu1104·2020-08-04 21:45

PyTorch 笔记（14）— nn.module 实现简单感知机和多层感知机

autograd实现了自动微分系统，然而对深度学习来说过于底层，而本节将介绍nn模块，是构建于autograd之上的神经网络模块。

wohu1104·2020-08-04 21:45

PyTorch 笔记（15）— 分别使用 tensor、autograd、torch.nn 搭建简易神经网络

1.使用tensor搭建神经网络搭建神经网络模型的具体代码如下，这里会将完整的代码分成几部分进行详细介绍，以便于理解。importtorchastbatch_n=100input_data=10000hidden_layer=100output_data=10batch_n是在一个批次中输入数据的数量，值是100，这意味着我们在一个批次中输入100个数据；input_data表示batch_n包含

wohu1104·2020-08-04 21:14

强大的PyTorch：10分钟让你了解深度学习领域新流行的框架

PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于tape的autograd系统的深度神经网络。

worldbox7777·2020-08-04 08:03

pytorch入门2 variable 变量

autograd模块实现了反向传播求导数，自动提供微分。可以调用variable的。backward实现反向传播，自动计算所有梯度。

hyoer·2020-08-04 07:16

pytorch网络结构可视化

importtorchfromtorch.autogradimportVariablefromgraphvizimportDigraphdefmake_dot(var,params=None):"""画出PyTorch自动梯度图autogradgraph的Graphviz表示.蓝色节点表示有梯度计算的变量Variables;橙色节点表示用于torch.autograd.F

WeiXy+·2020-08-04 07:59

PyTorch学习笔记之神经网络包 nn 和优化器 optim

构建于Autograd之上，可用来定义和运行神经网络。下面介绍几个常用的类：注：torch.nn为了方便使用，将它设置成nn的别名。

汤姆鱼·2020-08-04 06:12

PyTorch学习笔记之自动求导（AutoGrad)

1、使用PyTorch计算梯度数值PyTorch的Autograd模块实现了深度学习的算法中的反向传播求导数，在张量（Tensor类）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，简化了手动计算导数的复杂过程

汤姆鱼·2020-08-04 06:12

关于Pytorch中autograd的若干（踩坑）总结

目录关于Variable和Tensor叶子节点leafautograd操作Tensor.data和Tensor.detach()autograd.grad和hook关于Variable和Tensor旧版本的

叫我西瓜超人·2020-08-04 03:53

详解 pytorch 中的 autograd.grad() 函数

以上两种需求，均可以用pytorch中的autograd.grad()函数实现。

waitingwinter·2020-08-04 03:53

pytorch学习笔记（十七）：python 端扩展 pytorch

通过继承autograd.Function通过C来扩展本篇博客主要介绍继承autograd.Function来扩展pytorch。

ke1th·2020-08-04 02:50

1.3 nn.Module 神经网络(一)

nn构建于Autograd之上，用来定义和运行神经网络。

smiling614·2020-08-04 01:04

Pytorch自定义求导：Extending torch.autograd

Normally,pytorchcanautomaticallyachievethegradientcomputation,i.e.,autograd.However,ifwedefinealossfunctionincludingsomecomplexoperations

小花生呀·2020-08-03 22:56

pytorch自动求导Autograd系列教程（一）

前言：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，后面有时间会写一下tens

LoveMIss-Y·2020-08-03 21:07

pytorch的自定义拓展之（二）——torch.autograd.Function完成自定义层

前言：前面的一篇文章中，已经很详细的说清楚了nn.Module、nn.functional、autograd.Function三者之间的联系和区别，虽然autograd.Function本质上是自定义函数的

LoveMIss-Y·2020-08-03 21:07

pytorch六：nn.Module

autograd实现了自动微系统，然而对于深度学习来说过于底层，本章将介绍nn模块，是构建于autograd之上的神经网络模块。

东城青年·2020-08-03 21:54

Pytorch 自定义torch.autograd.Function

5d5d3957f684ReLu函数求导示例：#-*-coding:utf8-*-importtorchfromtorch.autogradimportVariableclassMyReLU(torch.autograd.Function

L~花海·2020-08-03 19:17

两层线性神经网络的多种实现方法(pytorch入门1)

文章目录Numpy实现Pytorch实现1.整体框架完全不变，只是改用torch的语法2.利用pytorch的autograd机制3.利用pytorch.nn搭建model4.用torch.optim自动优化

Muasci·2020-08-03 18:59

Pytorch学习笔记-第三章

Pytorch学习笔记-第三章Tensor和AutogradTensor创建size调整索引高级索引Tensor类型逐元素操作归并操作比较线性代数操作numpy和tensor广播内部结构向量化Autograd

Sigyc·2020-08-03 17:07

PyTorch学习笔记--张量的创建

Tensor与Variablevariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建

LuZer0·2020-08-03 14:07

Pytorch：Tensor 张量的概念及张量的各种创建

variable是torch.autograd的数据类型，主要用于封装tensor，进行自动求导data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的function，

杭城何生·2020-08-03 12:32

pytorch之卷积模块、池化、激活函数（可视化）

torch.nn.Conv2d()，一种是torch.nn.functional.conv2d()，这两种形式本质都是使用一个卷积操作这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个torch.autograd.Variable

朴素.无恙·2020-08-03 11:51

torch.nn.dropout和torch.nn.dropout2d的区别

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.autogradasautogradm=nn.Dropout(p=0.5)n=nn.Dropout2d(p=0.5)input=autograd.Variable

小妖精Fsky·2020-08-03 11:08

PyTorch学习笔记（一）Tensor运算

在旧版本的PyTorch中（version0.4.0之前），torch.autograd.Varia

longrootchen·2020-08-03 10:49

pytorch_第四篇_使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务（包含示例）

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务（包含示例）Introduce上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型，并且根据autograd实现了神经网络参数更新

沁泽·2020-08-03 08:00

Pytorch nn.Module模块详解

torcn.nn是专门为神经网络设计的模块化接口.nn构建于autograd之上，可以用来定义和运行神经网络。nn.Module是nn中十分重要的类，包含网络各层的定义及forward方法。

Vic_Hao·2020-08-02 14:44

Ubuntu18.04 安装显卡驱动 Nvidia Driver CUDA CUDNN 与GPU 版本的Pytorch

torch.autograd:用于构建计算图形并自动获取梯度的包torch.nn:具有共享层和损失函数的神

小朱智能驾驶·2020-08-02 14:52

Pytorch学习笔记（二）－－autograd and dynamic-graph

前请提要Pytorch学习笔记（一）－－Tensor和Variable一．Ｐycharm在上次pytorch的学习中是使用文本编辑的方式运行pytorch代码，缺少IDE的许多快捷键，于是本次学习前安装好了pycharm．安装首先在官网下载对应的安装包，随后进行破解（这里网上教程很多，在此不再赘述）进入pycharm页面之后需要导入对应的torch包，如下图打开对应的选项卡，选择add，笔者的to

屋顶数☆☆·2020-08-02 13:49

Pytorch Autograd (自动求导机制)

PytorchAutograd(自动求导机制)IntroducePytorchAutograd库(自动求导机制)是训练神经网络时，反向误差传播(BP)算法的核心。本文通过logistic回归模型来介绍Pytorch的自动求导机制。首先，本文介绍了tensor与求导相关的属性。其次，通过logistic回归模型来帮助理解BP算法中的前向传播以及反向传播中的导数计算。以下均为初学者笔记。TensorA

沁泽·2020-08-02 11:00

pytorch2——Pytorch基础数据结构——张量(深度之眼)

Variable是torch.autograd中的数据类型主要用于封装Tensor，进行自动求

flying_1314·2020-08-01 12:27

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

autograd自动求导机制

本文是对http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html的部分翻译以及自己理解的部分，如有错误，欢迎指正。

ANNending·2020-07-30 14:11

第二章 Pytorch基础 Chapter 2-5 Tensor与Autograd

第二章Pytorch基础Chapter2-5Tensor与Autograd torch.autograd包就是用于自动求导的。

小朱智能驾驶·2020-07-30 03:42

mxnet3——线性回归

只利用ndarray和autograd生成训练集X=nd.random_normal(shape=(num_examples,num_inputs))y=true_w[0]*X[:,0]+true_w[

sda42342342423·2020-07-30 00:29

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

一.标量，向量，矩阵，张量(tensor)的区别张量：按照任意维排列的一堆数字的推广，标量，向量，矩阵都属于张量。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tensor求导若一个mxn的矩阵需要对于rxs的矩阵进行求导，则会得到一个mx

hey_jude1719·2020-07-29 23:52

深度学习（三）：梯度计算

文章目录1概念2示例1概念 Tensor是autograd包的核心类，若将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作。

因吉·2020-07-29 12:49

pytorch学习笔记（三）：自动求导

本片博文主要是对http://pytorch.org/docs/notes/autograd.html的部分翻译以及自己的理解，如有错误，欢迎指正！

ke1th·2020-07-29 11:03

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