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autograd
paddle 中的backward()函数
你没有看错,就是这个:paddle.
autograd
.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=False)官方注解:计算给定的Tensors的反向梯度
Vertira
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2023-02-05 08:57
paddlepaddle
paddle
03.PyTorch:张量 与
Autograd
今天继续来看看自动求导
Autograd
江湖人称桂某人
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2023-02-04 12:57
PyTorch官方文档详解
pytorch
深度学习
python
OpenMMLab AI实战营-第一节笔记
.MMDetection2.MMDetection3D3.MMSegmentation4.MMPose&MMHuman3D5.MMTracking5.MMRazorpytorch1.Tensor库1.
autograd
赫兹赫
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2023-02-03 10:58
OpenMMLab
AI实战营
人工智能
深度学习
debug pytorch backward errors!!!
使用withtorch.
autograd
.set_detect_anomaly(True):打印详细错误
小蜗牛zye
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2023-02-02 18:30
入门2,Pytorch深度学习---
AUTOGRAD
:自动分化学习
importtorch#引入torch包创建一个张量并设置requires_grad=True为跟踪张量x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)print(x)出:tensor([[1.,1.],[1.,1.]],requires_grad=True)进行张量运算:y=x+2print(y)出:tensor([[3.,3.],[3.,3.]],grad_fn=)y是
维他柠檬可乐
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2023-02-02 16:51
pytorch
pytorch学习 -- 反向传播backward
pytorch学习–反向传播backward入门学习pytorch,在查看pytorch代码时对
autograd
的backard函数的使用和具体原理有些疑惑,在查看相关文章和学习后,简单说下我自身的理解
我是YJJ啊
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2023-02-02 16:20
pytorch
动手学深度学习:3.2线性回归从零开始实现
因此,本节将介绍如何只利用Tensor和
autograd
来实现一个线性回归的训练。首先,导入本节中实验所需的包或模块,其中的matplotlib包可用于作图,且设置成嵌入显示。%matplotlib
AI_Younger_Man
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2023-02-02 08:17
#
深度学习
python
机器学习
深度学习
神经网络
Pytorch 基础
本文目录Pytorch简介什么是Pytorch为什么使用PyTorchPyTorch基础Tensor张量Variable变量
Autograd
自动求导梯度VariableDataset数据集nn.Module
小嗷犬
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2023-02-01 12:52
Python
深度学习
pytorch
python
人工智能
深度学习
神经网络
paddle框架复现NAFNet网络结构
importpaddle.nnasnnimportpaddle.nn.functionalasF#frombasicsr.models.archs.local_archimportLocal_BaseclassLayerNormFunction(paddle.
autograd
.PyLayer
繁华落尽,寻一世真情
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2023-01-31 16:27
图像恢复
u-net变种
paddle
深度学习
cnn
PyTorch:tensor、torch.nn、
autograd
、loss等神经网络学习手册(持续更新)
PyTorch1:tensor2、torch.nn、
autograd
、loss等神经网络学习手册(持续更新)链接:画图、读写图片文章目录一、tensor二、完整训练过程:数据、模型、可学习参数、保存与加载
享子
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2023-01-29 19:30
基础知识
pytorch
神经网络
深度学习
torch.
autograd
.Variable仅作为自己的记录
variable是一个类,用于包装tensor,一个tensor转成variable后,有三个属性data:存原始的张量值grad:梯度信息grad_fn:用户创建变量还是中间计算变量
King Bob!!
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2023-01-29 08:25
python
开发语言
Pytorch学习(二)—— nn模块
torch.nnnn.Module常用的神经网络相关层损失函数优化器模型初始化策略nn和autogradnn.functionalnn和
autograd
的关系hooks简介模型保存GPU计算Pytorchnn
HelloWorldQAQ。
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2023-01-28 10:04
Pytorch学习
python torch.optim模块
2.torch.
autograd
:用于构建计算图形并自动获取渐变的包3.torch.nn:具有共同层和成本函数的神经网络库4.to
不要叫我地扒哥
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2023-01-28 08:39
python
深度学习
机器学习
PyTorch C++ API libtorch 简介
Autograd
:多ATen的扩展,包含自动微分功能。C++
Adenialzz
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2023-01-27 08:08
PyTorch
模型部署
pytorch
c++
深度学习
PyTorch从入门到精通(转载)
目录创建张量pytorch与numpy变量转换维度变换索引与切片操作数学运算
autograd
:自动求导张量梯度自定义数据集训练模型搭建网络权重初始化对网络中的某一层进行初始化对网络的整体进行初始化损失函数反向传播优化器更新模型参数
心无旁骛~
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2023-01-26 10:36
大数据
pytorch
深度学习
python
numpy
深度学习框架PyTorch一书的学习-第三章-Tensor和
autograd
-1-Tensor
参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记TensorTensor可以是一个数(标量)、一维数组(向量)、二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据)Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速导包:from__future__im
weixin_34308389
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2023-01-26 09:24
人工智能
python
数据结构与算法
《深度学习框架PyTorch入门与实践》学习笔记---第三章 Tensor及
Autograd
#-----------第三章PyTorch基础:Tensor和
Autograd
-----------#---------3.1Tensor张量-------------------#工程角度来讲,可以是一个数
小小小毛毛虫~
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2023-01-26 09:54
深度学习
pytorch
深度学习
python
pytorch - tensor
Numpyarray无缝的互操作,pyTorchtensor相对Numpyarray的优点是:tensor可以在Gpu上操作;tensor可以在多台设备上分布式运行;tensor可以记录其创建过程以便进行
autograd
cdknight_happy
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2023-01-26 09:24
pytorch
pytorch
autograd
非叶子节点的梯度会保留么?
只有叶子节点的梯度得到保留,中间变量的梯度默认不保留叶子节点的值在求梯度前不允许更改,以及修改的方法只有叶子节点的梯度得到保留,中间变量的梯度默认不保留,除非使用retain_grad()方法#叶子节点a=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)b=a.exp()b.backward()a.grada是叶子节点,b不是叶子节点,当使用b.backward()求导时,
Linky1990
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2023-01-24 15:06
深度学习
第2章 PyTorch基础(2/2)
为了加深大家对PyTorch的谅解,本章剩余章节将分别用NumPy、Tensor、
autograd
、nn及optimal实现同一个机器学习任务,比较它们的异同及优缺点,从而加深对PyTorch的理解。
wumg3000
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2023-01-21 19:02
pytorch
python
numpy
pytorch 笔记:torch.nn.init
这个模块中的所有函数都是用来初始化神经网络参数的,所以它们都在torch.no_grad()模式下运行,不会被
autograd
所考虑。
UQI-LIUWJ
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2023-01-21 14:04
pytorch学习
pytorch
深度学习
神经网络
S03: 1.1
Autograd
自动求导
笔者手写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。该项目基于numpy实现,代码的执行效率比cpu的pytorch要慢。
oio328Loio
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2023-01-21 10:59
手写深度学习框架
神经网络
pytorch 张量基础
张量也针对自动微分进行了优化(我们将在稍后的
Autograd
部分中看到更多相关内容
xuejianxinokok
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2023-01-20 10:34
机器学习
pytorch
python
numpy
【PyTorch学习】二、自动求梯度(Automatic Gradient)
PyTorch学习(二)前言一、
autograd
自动求梯度二、使用步骤1.示例一2.示例二前言torch.
autograd
是PyTorch的自动差分引擎,可为神经网络训练提供支持。
Moonuiu
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2023-01-20 09:21
pytorch
pytorch
深度学习
神经网络
Pytorch梯度下降优化
目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.
autograd
.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度
Swayzzu
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2023-01-20 09:51
深度学习
pytorch
人工智能
python
PyTorch结构、架构分析
torchtorch.Tensortorch.Storagetorch.nn包含多种子类:容器(Containers):网络层:函数包:torch.nn.functional搭建好的网络:torch.
autograd
windrisess
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2023-01-19 18:38
pytorch
深度学习
python
Pytorch学习笔记-梯度与反向传播
梯度与反向传播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Tensor是这个包的核心类,如果将其属性.requires_grad设置为True,它将开始追踪
Dexter_Sun1
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2023-01-19 06:10
Pytorch学习笔记
【PyTorch】教程:学习基础知识-(6)
Autograd
AUTOMATICDIFFERENTIATIONWITHtorch.
autograd
在训练神经网络时,最常用的算法是反向传播算法,在该算法中,参数根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。
黄金旺铺
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2023-01-18 12:36
PyTorch
pytorch
学习
深度学习
Pytorch使用
autograd
.Function自定义拓展神经网络
我们知道CNN这类人工神经网络都基于BP算法进行优化,因此需要误差关于权重是连续可导的,这是可以运用BP算法的前提条件;也有一些网络不满足这个条件。1.可导对于可连续求导的神经网络构建时采用nn.Module类即可,此时仅仅需要改写__init__和forward方法,torch会自动求导,如下面的例子:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
lemonade117
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2023-01-18 09:00
Pytorch
pytorch学习--
autograd
与逻辑回归
自动求导
autograd
与逻辑回归torch.autogradtorch.
autograd
.backward(tensors,gradient=None,retain_graph=None,create_graph
ZHANGYAN
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2023-01-17 10:20
pytorch学习
pytorch
学习
深度学习
人工智能-Pytorch基础介绍
目录1、Pytorch1.1Pytorch介绍1.2基本运算操作1.3torchTensor和Numpyarray之间转换1.4Pytorch中的
autograd
1.5总结1、Pytorch1.1Pytorch
海星?海欣!
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2023-01-16 06:59
#
Pytorch
pytorch
人工智能
python
torch.
autograd
.grad与w.backward区别
torch.
autograd
.grad与w.backward区别作用:两者都是求解参数在某点的梯度值autorgrad.grad参数为第一个:目标函数第二个:待求解的自变量参数backward不需要传入参数
SumFunction
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2023-01-15 11:37
笔记
torch随笔
torch.
autograd
.grad()函数使用
torch.
autograd
.grad()函数使用importtorch#x=torch.FloatTensor([[0,1,2,3],[1,2,3,4],[2,3,4,5]]).requires_grad
学习要有仪式感呦
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2023-01-15 11:37
一点一滴深度学习
深度学习
torch.
autograd
.grad的使用初步
创建可以求导的张量#createatensorandrequiresgradx=torch.tensor(1.).requires_grad_(True)x=torch.tensor(1.,requires_grad=True)#secondchoice后向传播的使用x=torch.tensor(2.,requires_grad=True)a=torch.add(x,1)b=torch.add(x
Shengkun Wu
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2023-01-15 11:35
python
深度学习
人工智能
torch.
autograd
.grad与backward
1.进行一次torch.
autograd
.grad或者loss.backward()后前向传播都会清空,因此想反复传播必须要加上retain_graph=True。
撒旦即可
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2023-01-15 11:04
Pytorch
pytorch
python
(Pytorch)简单了解torch.
autograd
.grad()以及torch.
autograd
.backward()
文章目录背景torch.
autograd
.grad()torch.
autograd
.backward()背景一般情况下,我们有了Loss之后,loss.backward()就计算好了梯度,其他的根本不用管
音程
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2023-01-15 11:03
Pytorch深入理解与实战
pytorch
pytorch的应用---神经网络模型
处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定规则更新网络的权重关于torch.nn:使用Pytorch来构建神经网络,主要的工具都在torch.nn包中.nn依赖于
autograd
故里_
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2023-01-15 09:26
PyTorch
pytorch
Pytorch基础-02-自动梯度
在PyTorch中提供了一种非常方便的方法,可以帮助我们实现对模型中后向传播梯度的自动计算,避免了“重复造轮子”,这就是接下来要重点介绍的torch.
autograd
包。
骚火棍
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2023-01-14 11:33
Pytorch基础
自动t梯度
自定义传播函数
torch.autograd
3.5 Softmax
pytorch的reshape函数中-1表示的意义_嘟教授的博客-CSDN博客_pytorchreshape关于reshape的用法可以参考上面X.reshape((-1,W.shape[0]))关于
autograd
Adhere_Chris
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2023-01-14 10:37
深度学习
pytorch
python
ConnectionResetError: [Errno 104] Connection reset by peer
/train.py",line13,intracker.train_over(seqs)File"/root/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/
autograd
小圆脸kk
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2023-01-14 04:43
python
深度学习
开发语言
pytorch中那些初学者容易混淆的函数
一torch.nn.Parameter和torch.
autograd
.Variable1.Parameter是torch.
autograd
.Variable的一个子类,也可以理解为一种类型转换函数,其可将一个固定不可训练的
念及她名
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2023-01-13 06:54
pytorch学习
torch.
autograd
在写求导代码时,参与计算的非torch.Tensor类型的数值返回梯度只能为None,不可训练参数梯度可以不是None
torch.
autograd
在写求导代码时,参与计算的非torch.Tensor类型的数值返回梯度只能为None,并且不可训练参数的梯度可以不为None,但是反向传播后查询其梯度时只有None与之对应,
skk1faker
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2023-01-12 21:31
笔记
pytorch
深度学习
机器学习
1、Pytorch初见
深度学习learing1、PyTorch初见2、开发环境安装3、回归问题1、Pytorch初见深度学习learing前言一、GPU加速gpu_accelerate.py二、自动求导
autograd
_demo.py
Chance Z
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2023-01-12 20:24
深度学习
pytorch
深度学习
python
pytorch求导总结(torch.
autograd
)
1、
Autograd
求导机制我们在用神经网络求解PDE时,经常要用到输出值对输入变量(不是Weights和Biases)求导;例如在训练WGAN-GP时,也会用到网络对输入变量的求导,pytorch中通过
不知名大学僧
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2023-01-11 11:30
pytorch
深度学习
pytorch
autograd
计算标量函数二阶导数
计算标量函数:y=x3+sin(x)y=x^3+sin(x)y=x3+sin(x)在x=1,π,5x=1,\pi,5x=1,π,5时的一阶导dydx\frac{dy}{dx}dxdy和二阶导d2ydx2\frac{d^2y}{dx^2}dx2d2y,程序代码如下:#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonSep2808:59:502020@author:周文青利用torc
落叶_小唱
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2023-01-11 11:28
深度学习
最优化
自动微分
pytorch
autograd
在PyTorch中计算导数
这就要用到
autograd
的grad方法。理论神经网络的求导和PDE里的求导一个重要的区别是:神经网络里backward是标量对张量求导,并且
JasmineFeng
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2023-01-11 11:23
PyTorch
CFD
pytorch
深度学习
偏微分方程
第二章:PyTorch基础知识2
链接2.2自动求导PyTorch中,所有神经网络的核心是
autograd
包。
autograd
包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。
sunshinecxm_BJTU
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2023-01-11 08:37
深度学习
python
神经网络
1. 【Pytorch系列教程】 自动求梯度
运算操作3.复杂一点的运算4.使用函数requires_grad()来改变requires_grad属性三、梯度1.求解梯度2.中断梯度3.改变Tensor的数值,但不希望影响方向传播Pytorch提供
autograd
stefan567
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2023-01-11 08:33
Pytorch
pytorch
深度学习
神经网络
机器学习----PyTorch中的梯度计算
自动计算梯度和偏导数在PyTorch中可以使用torch.
autograd
.backward()方法来自动计算梯度在定义张量时,可以指定r
B.Bz
·
2023-01-11 06:35
机器学习
pytorch
机器学习
python
MAML代码及理论的深度学习 PyTorch二阶导数计算
MAML代码及理论的深度学习PyTorch二阶导数计算【记录】PyTorch二阶导数torch.
autograd
.grad函数torch.nn.Conv2和nn.functional.conv2重要区别
Cecilia6277
·
2023-01-11 06:34
pytorch
深度学习
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