backward

pytorch梯度剪裁方式

importtorch.nnasnnoutputs=model(data)loss=loss_fn(outputs,target)optimizer.zero_grad()loss.backward()
wang xiang·2020-02-04 14:42

#《Essential C++》读书笔记# 第三章 泛型编程风格

list也是一个容器，不同的是，list的元素以一组指针相互链接(linked)：前向(forward)指针指向下一个(next)元素，后向(backward)指针指向上一个(preceding)元素。
风追少年17·2020-02-03 21:00

#《Essential C++》读书笔记# 第三章 泛型编程风格

list也是一个容器，不同的是，list的元素以一组指针相互链接(linked)：前向(forward)指针指向下一个(next)元素，后向(backward)指针指向上一个(preceding)元素。
风追少年17·2020-02-03 21:00

Turtle模块基本方法和使用（画布）

方法简写描述例子移动和绘制forward()fd()前进turtle.forward(10)：前进10个单位backward()bk()、back()后退turtle.backward()：后退10个单位
Archer_兽兽·2020-01-19 20:00

用pytorch的nn.Module构造简单全链接层实例

nn.Moduleimporttorchastfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableasVclassLinear(nn.Module):'''因为Variable自动求导，所以不需要实现backward
AItitanic·2020-01-14 17:50

pytorch的梯度计算以及backward方法详解

基础知识tensors：tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamiccomputationgraph(DCG)——即动态计算图。importtorchimportnumpyasnp#方式一x=torch.randn(2,2,requires_grad=True
chen_you_Nick·2020-01-10 08:26

解决torch.autograd.backward中的参数问题

torch.autograd.backward(variables,grad_variables=None,retain_graph=None,create_graph=False)给定图的叶子节点variables
coordinate_blog·2020-01-07 14:31

pytorch自定义二值化网络层方式

任务要求：自定义一个层主要是定义该层的实现函数,只需要重载Function的forward和backward函数即可,如下:importtorchfromtorch.autogradimportFunctionfromtorch.autogradimportVariable
ChLee98·2020-01-07 13:24

pytorch中的自定义反向传播,求导实例

pytorch中自定义backward()函数。在图像处理过程中，我们有时候会使用自己定义的算法处理图像，这些算法多是基于numpy或者scipy等包。
xuxiaoyuxuxiaoyu·2020-01-06 14:59

Ubuntu中bash小技巧

:setmatch-hidden-filesoffsetshow-all-if-ambiguousonsetcompletion-ignore-caseon"\e[A":history-search-backward
Ddaidai·2020-01-05 11:28

7.闭包

sort函数funcbackward(a:Int,b:Int)->Bool{returna>b}letarr=[1,5,2,4,3,7]varbrr=arr.sort(backward)闭包表达式语法brr
liushong·2019-12-31 14:55

26天完爆英语四级考纲词汇—词汇B（190）

1.baby/‘beibi/n.婴儿;孩子气的人2.back/bæk/ad.在后;回原处;回3.background/‘bækgraund/n.背景，后景，经历4.backward/‘bækwəd/a.
阿文来了·2019-12-31 14:54

C++ STD Gems01

copy、copy_backward、copy_n、copy_if、swap_ranges#include#include#include#include#include#includetemplatevoidwrite_to_cout
moonset·2019-12-28 14:00

Vim常用快捷键

ctrl+f:向下一屏（f=forward)ctrl+b:向上一屏（b=backward)g;:跳到上一次编辑的地方g,:跳到下一次编辑
gnehz972·2019-12-28 02:43

浅谈对pytroch中torch.autograd.backward的思考

反向传递法则是深度学习中最为重要的一部分，torch中的backward可以对计算图中的梯度进行计算和累积这里通过一段程序来演示基本的backward操作以及需要注意的地方>>>importtorch>
https://oldpan.me/archives/pytroch-torch-autograd-backward·2019-12-27 08:39

Mac中提高工作效率的快捷键（持续添加）

+A：移动到行首Ctrl+E：移动到行尾Ctrl+K：删除到行尾Ctrl+N：移动到下一行Ctrl+P：移动到上一行Ctrl+F：向右（Forward）移动一个字母，等价于方向键→Ctrl+B：向左（Backward
reviewThis·2019-12-24 17:29

作者的废话 2012.9.21

作者的废话Everyday,ourmotherlandproducesterriblenovels,verbose,vulgar,backward,andyetconsideritselfloftyanddenyingitskinshipwiththeproletarianliterature.Arguably
何青猊·2019-12-20 17:02

从头学pytorch(二) 自动求梯度

TensorTensor的几个重要属性或方法.requires_grad设为true的话,tensor将开始追踪在其上的所有操作.backward()完成梯度计算.grad属性计算的梯度累积到.grad
core!·2019-12-15 23:00

Swift 3.0 学习笔记之Closures(闭包 , Block)

","Daniella"]funcbackward(_s1:String,_s2:String)->Bool{returns1>s2}varreversedNames=names.sorted(by:backward
WavesFisherman·2019-12-12 04:28

linux学习记录（一）

tips:我是这样记忆的向上就是向后，backward。ctrl+d:屏幕“向下”移动半页。ctrl+u:屏幕“向上”移动半页。n：n表示数字，
likefly·2019-12-07 15:26

Caffe源码-Layer类

Layer类简介Layer是caffe中搭建网络的基本单元，caffe代码中包含大量Layer基类派生出来的各种各样的层，各自通过虚函数Forward()和Backward()实现自己的功能。
Rule110·2019-12-05 00:00

你应该懂得的反向传播(backprop)

当我们在学习或者工作中使用tensorflow，pytorch之类去复现网络的时候，一般没人去单独去写backward，因为这些优秀的框架已经给我们打好了根基，它们的一句话即可自动的帮我们去反向传播，我们负责写好
书影随行·2019-12-02 04:26

Elisp一天一函数—— skip-chars-backward

函数名称：skip-chars-backward函数原型：(skip-chars-backwardSTRING&optionalLIM)函数功能一句话描述：从光标所在的当前位置，向后方向跳过所有满足指定正则表达式的字符
m2fox·2019-11-29 19:06

myeclipse的ctrl+f搜索面板功能详解

1.查找/替换方向：DirectionForward：向前Backward：向后2.范围：ScopeAll：全部（当前文件）Selectedlines：选中的几行3.选项：OptionsCasesensitive
戴文祥·2019-11-28 00:00

RTKLIB-revs参数

rtklib_2.4.2\src\postpos.c(52):staticintrevs=0;/*analysisdirection(0:forward,1:backward)*/rtklib_2.4.2
SpreadHe·2019-11-12 16:09

9-11

Scope范围Grope暗中摸索slope斜坡spect-spicspise看Spectacle景象spectator观众speculate推测Retro（backward）spect回顾Despise
嘴角的戏谑·2019-11-05 11:42

跳跃表节点

typedefstructzskiplistNode{structzskiplistLevel{structzskiplistNode*forward;unsignedintspan;}level[];structzskiplistNode*backward
c84f3109853b·2019-11-04 10:00

Caffe solver配置

solver的主要作用就是交替调用前向（forward)算法和后向（backward
陈继科·2019-11-02 02:37

回归分析|r^2|Se|变差|多重相关系数|决定系数|多重共线性|容忍度|VIF|forward selection|backward elimination|stepwise regression procedure

应用统计学-回归分析拟合度使用r^2和Se来检验。显著性检验中，对于线性model使用ANOVA，对于单独的回归系数使用t检验。最小二乘法、贝叶斯和最大似然都可用于求回归参数，最小二乘法是最小化残差平方和。基于model影响变差的因素有随机误差和自变量x。因为R^2=SST/SSE，所以取值在（0,1）。而AdjustedR^2=MST/MSE，其中SST自由度是n-1，SSR自由度是k，则SSE
YUANya·2019-10-24 21:00

PyTorch Note -- 自动求导

自动求导有两种方式torch.autograd.grad(loss_func,[parameter,...])或者是loss_func.backward();parameter.gradx=torch.ones
小孟Tec·2019-10-23 11:25

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：backward函数属于torch.autograd
kawhileona_a49b·2019-10-15 22:02

P1118 [USACO06FEB]数字三角形`Backward Digit Su`…

杨辉三角的带权应用，杨辉三角用组合数推，（记得从二开始），什么数组该赋什么值想好了再写#include#include#includeusingnamespacestd;intf[13][14],n,summ,sum,w[14],ff;boolvis[13];voidzu_he(){for(inti=1;isum)return;if(num==n+1){if(summ==sum){for(inti
sdzmq·2019-10-08 10:00

使用turtle绘制五角星、分形树

output（）没有赋值语句大部分语句为.()的形式表示使用中的方法()调用函数库中的函数()形状绘制函数：turtle.forward(distance)画笔向前移动distance距离turtle.backward
天上的风 不系缰绳·2019-10-06 09:29

python二级考试知识点——turtle、random、time、PyInstaller、jieba、wordcloud

turtle.pensize(size)#画笔的大小3、turtle.pencolor(“color”)#画笔的颜色4、turtle.forward(distance)#画笔前行distance多少距离5、turtle.backward
shallwebegin·2019-10-04 20:00

caffe训练模型时solver.prototxt文件中超参数的设置

solver的作用就是交替调用前向（forward）算法和后向（backward）算法来更新参数，从而最小化损失（loss），实际上就是一种迭代
心絮·2019-09-16 10:39

Pytorch 学习（1）自动求导: 自动微分 初体验

官网上的例子：如果Variable是标量的形式（例如,它包含一个元素数据）,不必指定任何参数给backward()。
段智华·2019-09-03 23:35

深度学习入门之-PyTorch——逻辑回归

loss是标量损失函数是标量才能backward
dafazzzz·2019-09-03 18:30

深度学习入门之-PyTorch——逻辑回归

loss是标量损失函数是标量才能backward
dafazzzz·2019-09-03 18:30

pytorch基础-搭建网络

5.2前向传播计算网络输出output和计算损失函数loss5.3反向传播更新参数以下三句话一句也不能少：5.3.1optimizer.zero_grad()将上次迭代计算的梯度值清05.3.2loss.backward
剑峰随心·2019-08-25 15:00

kafka启动失败Uninitialized object exists on backward branch 209 解决

1.linux环境下下载kafka启动失败，异常信息如下[root@iZ8vbh7c4195en5tcpx559Zkafka_2.12]#bin/kafka-server-start.shconfig/server.properties[2019-08-2420:30:21,667]INFORegisteredkafka:type=kafka.Log4jControllerMBean(kafka.
西雨·2019-08-24 22:39

第二章第7节 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（forwardpropagztion）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函数来计算梯度。
dongyunchao123·2019-08-19 23:04

深度学习pytorch入门

2plt.plot(x,y)plt.plot(2,4,'ro')plt.show()x=Variable(torch.FloatTensor([2]),requires_grad=True)y=x**2y.backward
南方五宿放眼观_犹如潇湘黛未施·2019-08-19 22:07

pytorch复现loss遇到的问题

):returnnp.sum(np.nan_to_num(-targets*(np.log(inputs)))运用到项目代码中出现了detach()问题，且因为类型非variable无法更新梯度，无法backward
端木亽·2019-08-19 21:35

浅析PyTorch中nn.Module的使用

_backward_
Steven・简谈·2019-08-18 10:31

Pytorch反向求导更新网络参数的方法

importtorchfromtorch.autogradimportVariable#定义参数w1=Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad=True)#定义输出d=torch.mean(w1)#反向求导d.backward
tsq292978891·2019-08-17 17:56

PyTorch的hook及其在Grad-CAM中的应用

torch.nn.Module.register_forward_hook3.torch.nn.Module.register_forward_pre_hook4.torch.nn.Module.register_backward_hook
TensorSense·2019-07-30 21:32

用pytorch的nn.Module构造简单全链接层

nn.Moduleimporttorchastfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableasVclassLinear(nn.Module):'''因为Variable自动求导，所以不需要实现backward
aititanic·2019-07-28 10:56

[pytorch] 自定义激活函数中的注意事项

如果自定义的激活函数不是可导的，比如类似于ReLU的分段可导的函数，需要写一个继承torch.autograd.Function的类，并自行定义forward和backward的过程。
listenviolet·2019-07-17 15:00

关于pytorch的autograd机制

fake=G(x)G.zero_gard()out=D(fake)loss=cri(out,label)loss.backward()opt_G.step()这里，经过了D网络结构，怎么可以就之更新G了呢
烤肉拌饭多加饭·2019-07-17 15:29

Pytorch的backward()相关理解

最近一直在用pytorch做GAN相关的实验，pytorch框架灵活易用，很适合学术界开展研究工作。这两天遇到了一些模型参数寻优的问题，才发现自己对pytorch的自动求导和寻优功能没有深刻理解，导致无法灵活的进行实验。于是查阅资料，同时自己做了一点小实验，做了一些总结，虽然好像都是一些显而易见的结论，但是如果不能清晰的理解，对于实验复杂的网络模型程序会造成困扰。以下仅针对pytorch0.2版本
DHexia·2019-06-19 23:04
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