grad 第13页

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

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters,max_norm,norm_type=2)1.

aabb7654321·2023-01-07 16:24

DL|深度学习笔记

X=torch.normal(0,1,size=(2,1))意思是从均值为0，标准差为1的正态分布中抽取随机数，2行1列，“size=”可以省略不写param-=lr*param.grad/batch_size

difizuhvovs·2023-01-07 13:12

Pytorch获取中间变量的梯度

为了节省显存，pytorch在反向传播的过程中只保留了计算图中的叶子结点的梯度值，而未保留中间节点的梯度，如下例所示：importtorchx=torch.tensor(3.,requires_grad

清纯世纪·2023-01-07 09:32

8李沐动手学深度学习v2/逻辑回归（softmax回归（分类））从0开始实现

总结：softmax做预测输出交叉熵做损失函数多类别,一个样本属于每个类别的概率python中张量乘法都是对应位置元素相乘数据模型超参数参数损失函数优化算法开始训练梯度：谁要计算梯度requires.grad

xcrj·2023-01-07 09:47

torch.gather函数的理解

torch.gather官方文档gather函数的定义为：torch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad=False,out=None)→Tensor不常用的暂时不关注

马小李·2023-01-06 23:43

Pytorch 中的 eval 模式，train 模式和梯度上下文管理器 torch.no_grad

前言本文将简要说明下Pytorch中model.eval()(模型评估模式)，model.train()(模型训练模式)和torch.no_grad()(取消梯度计算上下文管理器)的作用与用法。

夏树让·2023-01-06 22:58

pytorch中model.train(),model.eval()和torch.no_grad()的区别

参考文献：Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别-知乎使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的

就要酸死你·2023-01-06 22:28

可解释CNN--＞CAM类激活热力图(参考资料指路)

①视频讲解Grad-CAM简介_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV19R4y1V7an/?

_Brooke_·2023-01-06 17:52

Pytorch查看，输出，打印模型各个网络层的名字和参数

很简单，以下代码即可：forname,paraminmymodel.named_parameters():print(name)print(param.data)print("requires_grad

亲亲Friends·2023-01-06 11:37

leaf Variable、requires_grad、grad_fn的含义以及它们之间的关系

1、requires_gradrequires_grad是pytorch中tensor的一个属性，如果requires_grad=True，在进行反向传播的时候会记录t该tensor梯度信息。

璇焱如柳·2023-01-06 11:35

Grl梯度反转层(1)

importtorchx=torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True)y=torch.tensor([4.,5.,6.]

614b阿智·2023-01-06 02:58

OpenFOAM中的Simple算法和Piso算法

方程动量预测MU=−∇pMU=-\nablapMU=−∇p动量预测方程在UEqn.h文件中其主要代码如下solve(UEqn==-fvc::grad(p));矩阵分解MU=AU−HMU=AU-HMU=AU

jedi-knight·2023-01-05 20:21

pytorch : grad can be implicitly created only for scalar outputs

错误信息File"***.py",line101,intrainloss.backward()File"***/anaconda3/envs/ngepc/lib/python3.8/site-packages/torch/tensor.py",line221,inbackwardtorch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph,create_gr

FakeOccupational·2023-01-05 19:33

Pytorch模型中的parameter与buffer【转】

评论也很OK的~说白了`parameter`注册的变量可以被optimizer.step更新（前提是requirements_grad=True）register_buffer注册的变量不能被optimizer.step

12..·2023-01-05 14:57

动手学深度学习---深度学习计算篇

它的任何子类都必须定义一个将其输入转化为输出的前向传播函数，并且必须存储任何必须的参数，最后，为了计算梯度(grad

yijie_01·2023-01-05 12:07

自动求导及实现

、x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)print(x)print(x.grad)#x是一个长度为4的向量，计算x和x的内积，得到了我们赋值给y的标量输出y=2*torch.dot

聪明乖巧的小狮子·2023-01-05 08:41

pytorch：计算网络的参数量

x.numel()forxinmodel.parameters())#numberparametersn_g=sum(x.numel()forxinmodel.parameters()ifx.requires_grad

曦曦努力再努力！·2023-01-04 03:43

Pytorch笔记

深度学习中任何数据类型都是用tensor存储tensor（w）中有data和grad（tensor），一般要将requested_grad设置为Trueloss.backward()为反馈，更新grad

撥小少·2023-01-04 02:12

【PyTorch】前馈神经网络实现/feedforward_neural_network

PyTorch的特点是动态计算图，构建好网络模型，可以实现自动微分，反向传播和参数更新代码如下：#Backwardandoptimizeoptimizer.zero_grad()#clearthegradloss.backward

洌泉_就这样吧·2023-01-03 22:17

动手学深度学习-------学习记录（2）

自动求梯度将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将追踪在其上的所有操作。完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算，梯度将积累到.grad属性中。

三个打一个被反杀你会不会玩·2023-01-03 20:07

Pytorch深度学习实践-刘二大人-反向传播demo

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#y=w*xx_data=[1,1.8,2.5,3.0]y_data=[2,4,6.9,7.5]loss_list=[]w=torch.Tensor([0.5])w.requires_grad

慢慢来8·2023-01-03 13:47

PyTorch深度学习实践-刘二大人-反向传播作业

1,2,3]y_data=[2,4,6]loss_list=[]w1=torch.Tensor([1])w2=torch.Tensor([1])b=torch.Tensor([1])w1.requires_grad

慢慢来8·2023-01-03 13:47

Pytorch学习笔记（一）

importtorchimportnumpyasnp1、直接生成张量data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)注：torch.tensor()单一数据元素的多维矩阵当requires_grad

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:02

模型测试时显存爆炸解决

withtorch.no_grad():passReference:模型训练或测试时候显存爆掉（RuntimeError：CUDAoutofmemory）的几种可能及解决方案_洗千帆，还少年的博客-CSDN

_Brooke_·2023-01-03 07:17

2.3_autograd

2.3.1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

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:06

MATLAB演示梯度上升寻找极值

对于二元函数f(x,y)f(x,y)f(x,y)的梯度计算公式为：gradf⁡(x,y)=∇f(x,y)={∂f∂x,∂f∂y}=fx(x,y)iˉ+fy(x,y)jˉ\operatorname{grad

RedJACK~·2023-01-01 11:06

关于nn.embedding的理解

importtorch.nnasnnnn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2,scale_grad_by_freq

蚌埠先森·2023-01-01 09:05

关于torch.nn.Embedding需要注意的几点

需要注意的几点torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq

mz_老张·2023-01-01 09:04

torch.nn.Embedding理解

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2,scale_grad_by_freq

tommorrow12·2023-01-01 09:32

pytorch nn.Embedding的用法和理解

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq

纸短情长的博客·2023-01-01 09:00

理解torch.nn.Embedding

embedding_dim:int,padding_idx:Optional[int]=None,max_norm:Optional[float]=None,norm_type:float=2.,scale_grad_by_freq

athrunsunny·2023-01-01 09:55

nn.embedding简单理解

nn.embeddingweightimporttorch.nnasnnnn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2,scale_grad_by_freq

qq_54867493·2023-01-01 09:52

pytorch在推理时出现CUDA error: out of memory

pytorch在推理时出现CUDAerror:outofmemory发现是这个问题withtorch.no_grad():output=net(input)

极品小男·2022-12-31 17:47

解决cuda out of memory的几种方法

1测试的时候不需要梯度反向传播时，使用withtorch.no_grad()2在计算累计损失时，使用total_loss+=loss.item()将tensor转为非tensor3.在保证batchsize

茉莉_Molly·2022-12-31 17:15

怎么推理还cuda out of memory

withtorch.no_grad():y=model(x)记得加上withtorch.no_grad()表示不计算梯度。

换个名字就很好·2022-12-31 17:40

optimizer.zero_grad()

参考optimizer.zero_grad()-云+社区-腾讯云传统的训练函数，一个batch是这么训练的：fori,(images,target)inenumerate(train_loader):#1

Wanderer001·2022-12-31 15:23

pytorch应用（入门2）一维线性回归

模型的保存和加载一维线性回归代码如下：均方差损失函数nn.MSELoss()model.parameters()的理解与使用torch.autograd.Variableoptimizer.zero_grad

懒回顾，半缘君·2022-12-31 15:44

torch.nn.utils

+社区-腾讯云torch.nn.utils(nn/utils/)1、先看一下utils目录下的文件torch.nn.utils(nn/utils/)包括3个文件init.py,rnn.py,clip_grad.py

Wanderer001·2022-12-31 12:59

次梯度的matlab程序,LASSO 问题的次梯度解法

out.fvec：每一步迭代的LASSO问题目标函数值out.grad_hi

weixin_39854951·2022-12-31 10:13

ptorch F.softmax() 梯度信息为None

当原始变量流经F.softmax以后，原始变量的梯度就无法获得了，例子如下：importtorch.nn.functionalasFimporttorchx=torch.randn(1,5,requires_grad

Tchunren·2022-12-31 10:33

PoolFormer实战：使用PoolFormer实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/abs/2111.11418论文翻译

AI浩·2022-12-31 10:58

Link Rules & MLP with sigle or multi output

importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefmain():#linkrule#x0=torch.tensor(1)#w1=torch.tensor(1.,requires_grad

JulyThirteenth·2022-12-30 17:06

pytorch方法介绍汇总

1.从后向中排除子图每个变量有requires_grad和volatile两个标志，允许从梯度计算中精细地排除子图如果所有变量都不需要梯度，后向计算不在子图中执行，requires_grad可以冻结部分模型

codeSniper、·2022-12-30 12:08

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之 BackPropagation-代码理解与实现(3/9)

开篇几句题外话：10月份再回头看这段内容，把所有不懂得全都看懂了：grad和data，是一个pytorch当中的Tensor类型的元素的两个属性Attribute，其中data是数值了，而grad仍然是

nemo_0410·2022-12-30 03:34

Pytorch学习笔记---自动求导机制,线性回归模型搭建

需要求导的话就在创建tensor时，将求导参数设置为Trueimporttorchimportnumpyasnpx=torch.randn(5,5,requires_grad=True)这个参数默认为False

NewSuNess·2022-12-30 03:00

神经网络搭建(Pytorch)——train()

神经网络训练的主要步骤如下：梯度清零：optimizer.zero_grad()将数据喂入设备：inputs,labels=inputs.to(device),labels.to(device)前向传播

KL-22b·2022-12-29 21:55

关于Pytorch中的train()和eval()（以及no_grad()）

1、三剑客：train()、eval()、no_grad()1.1train()1.2eval()1.3no_grad()2、简单分析下2.1为什么要使用train()和eval()2.2为什么可以把训练集的统计量用作测试集

我是一个对称矩阵·2022-12-29 21:46

grad-cam实现可视化｜mmselfsup自监督｜保姆级教学

大家好，这里是【来一块葱花饼】，这次带来了grad-cam实现可视化（以mmselfsup的自监督为主）的技术分享，十分全面，与你分享~文章目录1.grad-cam原理2.计算方法3.操作分析4.代码开发

来一块葱花饼·2022-12-29 21:10

机器学习9:关于pytorch中的zero_grad（）函数

机器学习9:关于pytorch中的zero_grad（）函数本文参考了博客Pytorch为什么每一轮batch需要设置optimizer.zero_grad。

小娜美要努力努力·2022-12-29 12:23

PyTorch中的model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()

参考PyTorch中的model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()-云+社区-腾讯云参考optimizer.zero_grad()-云+社区-腾讯云model.zero_grad

Wanderer001·2022-12-29 12:23

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