grad 第12页

联邦学习FedAvg算法复现任务

利用FedAvg算法训练6.client训练函数7.模型评估函数8.模型训练结果附录：关键函数记录**torch.nn.Module.load_state_dict****nn.utils.clip_grad_norm

梦码城·2023-01-11 19:37

Pytorch中对标量及张量求导

Pytorch中对标量及张量求导1.标量对标量求导注意：在机器学习中一般x的导数是多少，如x.grad()指的是函数在变量x处的导数。

Marlowee·2023-01-11 11:34

pytorch求导总结（torch.autograd)

也会用到网络对输入变量的求导，pytorch中通过Autograd方法进行求导，其求导规则如下：1.1当x为向量，y为一标量时通过autograd计算的梯度为：1.2先假设x,y为一维向量其对应的jacobi(雅可比）矩阵为grad_output

不知名大学僧·2023-01-11 11:30

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·2023-01-11 11:23

Pytorch的aotugrad大白话理解及属性使用解释

常见用法概念1:requires_grad早期版本是分tonsor和variable的，tensor就是普通的数据结构，并不能进行自动求导，如果你需要自动求导，你创建数据时必须用创建为variable.

CodeNotSmell·2023-01-11 08:38

Pytorch踩坑记录：关于用net.eval()和with no grad装饰器计算结果不一样的问题

Pytorch踩坑记录相同点net.eval()和withtoch.no_grad()的相同点：都停止反向传播不同点：1、net.eval()用net.eval（），此时BN层会用训练时的均值和方差。

西柚西柚xiu·2023-01-11 08:08

第二章：PyTorch基础知识2

如果设置它的属性.requires_grad为True，那么它将会追踪对于该张量的所有操作。当完成

sunshinecxm_BJTU·2023-01-11 08:37

PyTorch张量的.grad_fn属性和.is_leaf使用举例

敲代码的小风·2023-01-11 08:36

Pytorch的grad、backward()、zero_grad()

grad梯度什么样的tensor有grad？pytorch中只有torch.float和复杂类型才能有grad。

灯笼只能来教室体验生活·2023-01-11 08:36

pytorch BUG :.grad=NONE？ pytorch参数的使用

在输出tensor.grad=NONE。

FakeOccupational·2023-01-11 08:34

理解pytorch中的grad机制，以及计算图概念

x,w):y=torch.pow(x,3)*wreturnydefnet_y_xxx(x,w):#first-orderderivativeofuy=matmul(x,w)#即使不增加require_grad

PolarBear_J·2023-01-11 08:04

1. 【Pytorch系列教程】自动求梯度

目录一、概念二、Tensor1.创建Tensor并设置属性requires_grad=True2.Tensor运算操作3.复杂一点的运算4.使用函数requires_grad()来改变requires_grad

stefan567·2023-01-11 08:33

【pytorch】 grad、grad_fn、requires_grad()、with torch.no_grad() 、net.train()、net.eval()：记录一次奇怪的debug经历

1grad、grad_fn、requires_grad()一个Tensor中通常会有以下属性：data:即存储的数据信息requires_grad:设置为True则表示该T

CSDN_Shaw·2023-01-11 08:31

Pytorch避免更新模型梯度

1.torch.no_grad(1)用法withtorch.no_grad():具体操作(2)说明上例的“具体操作”中均不更新梯度，这样可以节约计算时间和内存。一般用于验证或者测试阶段。

xieyan0811·2023-01-11 06:07

pytorch得到梯度计算结果

不能自带方向文章目录逐步计算梯度完整代码参考文章逐步计算梯度首先构造一个Tensorimporttorchvalue_list=[1,2,3,4]x=torch.tensor(value_list,requires_grad

呆萌的代Ma·2023-01-11 06:06

pytorch---梯度清零zero_grad()的trick

梯度清零zero_grad的trick1梯度清零------变相增加batchsize2梯度清零--------减小运行内存1梯度清零------变相增加batchsize传统的训练函数，一个batch

星光技术人·2023-01-11 06:36

pytorch求二阶导数（loss函数中包含梯度信息） 2021-09-06

如果直接进行backward与求grad的操作，会导致无法继续求导。

Henry Fox·2023-01-11 06:36

pytorch--切断梯度的方法

不可行验证先写结论：.data和.detach只取出本体tensor数据，舍弃了grad，grad_fn等额外反向图计算过程需保存的额外信息。

BierOne·2023-01-11 06:34

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 指定参数进行权重衰减

l2_value,skip_list=()):decay,no_decay=[],[]forname,paraminnet.named_parameters():ifnotparam.requires_grad

GIS--段小楼·2023-01-10 17:42

PyTorch深度学习实践——4.反向传播

PyTorch深度学习实践——4.反向传播课程链接：《PyTorch深度学习实践》4.反向传播思路：1、先算损失loss2、算反向传播backwardloss.backward():dloss\dw==w.grad

皮肤科大白·2023-01-10 16:30

《Pytorch深度学习实践》反向传播课程代码

importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([0.0])w.requires_grad

相心木·2023-01-10 16:30

Pytorch 深度学习实践Lecture_4 Back Propagation

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili反向传播可以通过链式法则，使得梯度在计算图中进行反向传播在Pytorch中，Tensor对象包含data和grad两个属性 data

endeavor`·2023-01-10 16:58

【PyTorch】深度学习实战之反向传播

PyTorch实现反向传播反向传播主要体现在l.backward()，调用该方法后w.grad由None更新为Tensor类型，且w.grad.data用于后序w.data的更新l.backward()

少年白马·2023-01-10 16:54

PyTorch深度学习实践——4.反向传播＆作业

课程链接：《PyTorch深度学习实践》4.反向传播思路：1、先算损失loss2、算反向传播backwardloss.backward():dloss\dw==w.grad（Tensor）3、更新权重ww.data

青芒小智·2023-01-10 16:22

pytorch深度学习实践4——反向传播

importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])w.requires_grad=Truedefforward

Hao &·2023-01-10 16:49

Pytorch中的data()与item()

pytorch小白,自己瞎摸索的结论,如有不对希望大神指出~1data()对tensor类型的变量(注意为float型)中的requires_grad()变为False,既不能进行梯度下将的计算2item

Z2572862506·2023-01-10 16:14

PyTorch 导出onnx模型没有输入节点

PyTorch导出onnx模型没有输入节点Tensor.data使得torch.Tensor的requires_grad=False，因此在torch.onnx.export导出模型时，该Tensor不被追踪

wl0909·2023-01-10 12:31

RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.

RuntimeError:aviewofaleafVariablethatrequiresgradisbeingusedinanin-placeoperation.的报错在报错的这一块增加withtorch.no_grad

hjxu2016·2023-01-10 12:27

pytorch loss.backward问题：RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a

RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn该问题说明loss的梯度被关闭了，即loss的require_grad

Time-leaper·2023-01-10 12:26

[机器学习]Pytorch导出onnx报错“RuntimeError: Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant...“

出错的代码是这样的:importtorchimporttorch.nnasnn##############################################Define##############################################CustomBI-LSTM,becauseunitybarracudadontsupport"bidirectional=Tr

Jamesika·2023-01-10 12:56

pytorch导出onnx模型出错：RuntimeError: Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant

参考：https://discuss.pytorch.org/t/runtimeerror-cannot-insert-a-tensor-that-requires-grad-as-a-constant

irrationality·2023-01-10 12:25

Python记录 tensor求梯度时为None的错误

今天学习对抗样本，需要对tensor求梯度，x1,x2,label=datax1.requires_grad=Truex2.requires_grad=Trueifuse_gpu:x1=x1.cuda(

鲤鱼江·2023-01-10 07:36

应用上K8S：Gradle打包

grad

木讷大叔爱运维·2023-01-09 20:29

Pytorch搭建ResNet18识别MNIST例程

如果设置.requires_grad为True，那么将会追踪所有对于该张量的操作。当完成计算后通过调用.backward()，自动计算所有的梯度，这个张量的所有梯度将会自动积累到.grad属性。

George593·2023-01-09 12:33

resnet50 尝试 pytorch-grad-cam

参考链接：GitHub-jacobgil/pytorch-grad-cam:AdvancedAIExplainabilityforcomputervision.SupportforCNNs,VisionTransformers

咪咕班克斯·2023-01-09 09:26

【python】使用grad-cam包过程中遇到的问题

使用grad-cam包过程中遇到的问题grad-cam包安装pytorch-grad-cam问题1：TheNVIDIAdriveronyoursystemistooold(foundversion10010

橙子橙子呀·2023-01-09 09:26

一个库可视化类激活热力图Grad-CAM pytorch版本

一个库可视化类激活热力图Grad-CAMpytorch版本绘制特征图参考内容https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/116302678https

_better_·2023-01-09 09:56

pytorch_grad_cam——pytorch下的模型特征(Class Activation Mapping, CAM)可视化库

深度学习是一个"黑盒"系统。它通过“end-to-end”的方式来工作，中间过程是不可知的，通过中间特征可视化可以对模型的数据进行一定的解释。最早的特征可视化是通过在模型最后一个conv层的Globalaveragepooling实现，并将分类层设置为单个全连接层。通过Globalaveragepooling的值来确定各个featuremap的权重，然后累加到一起实现可视化。后来有衍生出了一系列，

万里鹏程转瞬至·2023-01-09 09:55

opacus报错解决

报错AttributeError:module‘opacus’hasnoattribute‘autograd_grad_sample’解决方案：pip安装低版本opacus，如pipinstallopacus

Elwood Ying·2023-01-08 17:39

pytorch报错详解：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time

代码如下，当我尝试对y3进行第二次梯度计算时，报了这个错importtorchx=torch.tensor([1],dtype=torch.float32,requires_grad=True)y1=x

糖豆豆今天也要努力鸭·2023-01-08 12:55

pytorch——线性回归实现

、准备数据根据创建函数x=torch.rand([500,1])#创建一个500行1列的数据y_true=x*3+0.82、通过模型构建y_predict因为需要反向计算梯度，所以将requires_grad

放牛儿·2023-01-08 07:06

pytorch自动求梯度

1.1概念上一节介绍的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(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式

wssssang·2023-01-07 20:44

Pytorch自动求梯度

求梯度微分Pytorch自动微分微分通常我们见到的微分方法有两种：·符号微分法：·数值微分法：Pytorch自动微分对于一个Tensor，如果它的属性requires_grad设置为True，它将开始追踪

小皮麻花·2023-01-07 20:44

pytorch: 学习笔记3, pytorch求梯度

pytorch求梯度1,tensor中有requires_grad属性，当设置requires_grad为True，则会追踪(track)对tonsor的所有操作，之后就可以(利用链式法)调用.backward

小旺的尾巴·2023-01-07 20:42

pytorch梯度的计算过程

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p

三世·2023-01-07 20:41

刘二大人《pytorch深度学习》第四讲反向传播算法

：importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])#构建计算图，而非简单的矩阵运算w.requires_grad

little red519·2023-01-07 17:43

pytorch梯度裁剪（Clipping Gradient）：torch.nn.utils.clip_grad_norm

参考详解PyTorch中的ModuleList和Sequential的区别-云+社区-腾讯云torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters,max_norm,norm_type

Wanderer001·2023-01-07 16:56

梯度裁剪Grandient Clipping

比较直接，对应于pytorch中的nn.utils.clip_grad_value(parameters,clip_value).将所有的参数剪裁到[-c

开心邮递员·2023-01-07 16:56

Tensorflow 计算梯度 | clip 梯度

2)*(x-2)optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)gra_and_var=optimizer.compute_grad

Z-Pilgrim·2023-01-07 16:26

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