grad 第15页

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB (GPU 0； 6.00 G）的解决【实测成功】

注博主的这个程序减小batchsize就行了，可能不同的博友们的程序不一样，也有的大佬博主使用不计算梯度或释放内存的方式不计算梯度——传送门withtorch.no_grad()释放内存——传送门ifhasattr

captain飞虎大队·2022-12-22 13:39

nn.Parameter

para=nn.Parameter(torch.Tensor(10,20),requires_grad=True)para.requires_grad=Falseif(lr==0)elseTrue参考：

让我安静会·2022-12-22 13:33

mxnet中自动求梯度遇到的坑：梯度不变化

发现最终的结果与实际值相差很大，最后查看日志发现，是梯度值一直都没有变化原始的部分代码如下solve_w=nd.random.normal(scale=0.01,shape=(3,))solve_w.attach_grad

qzero233·2022-12-22 10:36

Pytorch训练过程中GPU显存不断增加的解决方案

解决方案在测试代码处于如下命令下：withtorch.no_grad():例如：withtorch.no

七层孤独之后·2022-12-22 07:11

Windows下PyTorch(LibTorch)配置cuda加速

set_fw_grad@AutogradMeta@autograd@torch@@UEAA

Terod·2022-12-22 07:46

牛顿迭代（二元函数）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsympyimport*#定义符号x1,x2=symbols('x1,x2')#定义所求函数f=0.2*x1**2+x2**2#求解梯度值defget_grad

Python ml·2022-12-22 07:44

Opencv(C++)笔记--Canny边缘检测算法

OpencvAPI3--代码实例1--算法原理具体原理讲解可参考博客1和博客2，算法主要步骤如下：①使用高斯模糊（高斯滤波）去除噪声；②进行灰度转换，转换为灰度图；③计算梯度，首先使用Sobel算子Gx和Gy分别计算Grad_x

憨豆的小泰迪·2022-12-21 21:59

torch.nn.Embedding参数详解-之-num_embeddings,embedding_dim

先贴函数全貌torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq

wen_ding·2022-12-21 19:55

Grad-CAM的pytorch代码

Grad-CAM:通过得到每对特征图对应的权重，最后得到一个加权和。用梯度的全局平均来计算权重。

junjian Li·2022-12-21 12:49

(四)微调ResNet50以诊断COVID-19

目录训练模型评估模型渐变权重类激活映射（Grad-Cam）下一步下载源300.4KB在本系列文章中，我们将应用深度学习（DL）网络ResNet50来诊断胸部X射线图像中的Covid-19。

寒冰屋·2022-12-21 12:49

关于类激活图（CAM）运行机制的解读

CAM:https://arxiv.org/abs/1512.04150Grad-CAM：https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdfGrad-CAM++:https:/

dxz_tust·2022-12-21 12:48

可解释性神经网络(可视化)：CAM/Grad-CAM pytorch相关代码

目录为什么神经网络要具有可解释性前言类激活图（CAM,classactivationmap），可视化1.1CAM的工作原理2.基于梯度的CAM（Grad-CAM）pytorch实现Grad-CAM为什么神经网络要具有可解释性前言神经网络往往被称为

qq_46644680·2022-12-21 12:47

【学习打卡】GradCAM可解释性分析

文章目录引言AI发展CAM算法缺点高精度与可解释性Grad-CAM算法原理应用：兼容各样任务GuidedGrad-CAMGuidedBackprop原理GuidedGrad-CAM实验Grad-CAM、

爱学习的书文·2022-12-21 12:53

torch.nn.utils.clip_grad_norm()函数源码

_siximportinfdefclip_grad_norm_(parameters,max_norm,norm_type=2):r"""Clipsgradientnormofaniterableofparameters.Thenormiscomput

wang xiang·2022-12-21 02:19

【算法】可解释机器学习-CAM / Grad_CAM(Datawhale)

可解释机器学习-CAM/Grad_CAM一、CAM1.CAM算法介绍2.CAM的特点3.CAM算法的缺点二、Grad_CAM1.Grad_CAM算法介绍2.Grad_CAM算法优点3.Grad_CAM算法缺点

奥瑞给给~~·2022-12-20 15:46

python特征相关性热力图怎么画_CNN可视化之类激活热力图Grad-CAM

weixin_39731107·2022-12-20 15:44

Grad-CAM论文总结

chen-zhao-yu-80ICCV2017，IJCV2019原文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02391官方开源代码：https://github.com/ramprs/grad-cam

机器学习与AI生成创作·2022-12-20 15:41

Grad-CAM--可解释机器学习算法

Gradient-weightedClassActivationMapping(Grad-CAM)是基于CAM的基础上进行改进提出的，在没有注意力机

南京比高IT·2022-12-20 15:36

torch叶子节点才能保存grad，叶子节点如何修改才不变为中间节点，保留grad呢？使用data

#梯度存储在自变量中,grad属性中importtorchx=torch.tensor([3.0,5],requires_grad=True)#x设为可以求梯度，由他生成的变量均可求导x1=torch.tensor

look老猫·2022-12-20 13:04

建立tensor_叶子节点和tensor的requires_grad参数

在学习pytorch的计算图和自动求导机制时，我们要想在心中建立一个“计算过程的图像”，需要深入了解其中的每个细节，这次主要说一下tensor的requires_grad参数。

聊点学术·2022-12-20 13:03

Pytorch is_leaf 叶子张量

pytorch的叶子张量理解什么是叶子张量什么是叶子张量每个张量都有一个is_leaf属性用来判断是否为叶子节点只有当requires_grad=True时我们才会记录该tensor的运算过程，并且为自动求导做准备

alien丿明天·2022-12-20 13:03

pytorch 张量叶子节点说明

pytorch中，叶子节点是用来进行优化的变量，所以只有在requires_grad=True的时候才有讨论的意义。只有生成的张量才能是叶子节点，只要经过了运算，就不是叶子节点了。

Tchunren·2022-12-20 13:03

leaf 叶子(张量)

我们都知道tensor中的requires_grad()属性，当requires_grad()为True时我们将会记录tensor的运算过程并为自动求导做准

Xiao J.·2022-12-20 13:03

pytorch 笔记：叶子张量

对于tensor中的requires_grad()属性,当requires_grad()为True时我们将会记录tensor的运算过程并为自动求导做准备

UQI-LIUWJ·2022-12-20 13:02

pytorch的leafnode理解

article/details/117234505https://blog.csdn.net/byron123456sfsfsfa/article/details/92210253设置requires_grad

kaims·2022-12-20 12:31

PyTorch中的叶节点、中间节点、梯度计算等知识点总结

总结:按照惯例,所有属性requires_grad=False的张量是叶子节点(即:叶子张量、叶子节点张量).对于属性requires_grad=True的张量可能是叶子节点张量也可能不是叶子节点张量而是中间节点

敲代码的小风·2022-12-20 12:01

torch.Tensor.retain_grad()的使用举例

参考链接:torch.Tensor.retain_grad()原文及翻译:retain_grad()方法:retain_grad()Enables.gradattributefornon-leafTensors

敲代码的小风·2022-12-20 12:00

Pytorch学习笔记（一）——自动求导和叶子节点

二、叶子节点的作用PyTorch有自动求导的功能，当requires_grad=True时，PyTorch会自动记录运算过程，缓存运算中的中间参数，为自动求导做准备。

Candyerer·2022-12-20 12:00

PyTorch：常见错误 inplace operation

inplace操作是PyTorch里面一个比较常见的错误，有的时候会比较好发现，例如下面的代码：importtorchw=torch.rand(4,requires_grad=True)w+=1loss

强劲九·2022-12-20 10:59

Gradcam可视化yolov5检测结果

参考源码pytorch-grad-cam-book步骤1.将参考源码拷贝到pycharm中进行修改，如果加载的是yolov5官方文件，不做任何修改，可以直接使用，如果想加载自己的模型文件需要查看第二步2

dhuwangDHU·2022-12-20 08:53

OpenCV__Python canny边缘检测_教程20

cannydefcanny_test(img):blurred=cv.GaussianBlur(img,(3,3),0)gray=cv.cvtColor(blurred,cv.COLOR_BGR2GRAY)grad_x

chencaw·2022-12-20 04:03

torch1.7.1问题报错：RuntimeError: expected scalar type Half but found Double

b_feature=torch.from_numpy(v_b).to(device)b_feature/=b_feature.norm(dim=-1,keepdim=True)withtorch.no_grad

kao_lengmian·2022-12-19 11:33

Pytorch-报错：RuntimeError: expected scalar type Long but found Int

forepochinrange(1,n_epochs+1):model.train()x_train,y_train=Variable(train_x),Variable(train_y)optimizer.zero_grad

Gocoming·2022-12-19 11:30

PyTorch深度学习实践L4——反向传播

1、w是Tensor(张量类型)，Tensor中包含data和grad，data和grad也是Tensor。

小LATA·2022-12-19 09:52

CNN模型解释性（可视化）及实现 ---- Guided-backpropagation, Deconvolution, CAM, Grad-CAM，Grad-CAM++

CNN模型解释性（可视化）及实现----Guided-backpropagation,Deconvolution,CAM,Grad-CAM，Grad-CAM++目录CNN模型解释性（可视化）及实现---

Amberrr-L·2022-12-19 08:52

pytorch 实现Grad-CAM和Grad-CAM++（转）

Grad-CAM.pytorchpytorch实现Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization和Grad-CAM

贝猫说python·2022-12-19 08:22

Grad-CAM论文笔记

Grad-CAM论文笔记Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalizationAbstract我们提出了一种技术

麻花地·2022-12-19 08:50

＜input＞:1: UserWarning: The .grad attribute of a Tensor that is not a leaf Tensor is being accessed.

今天遇到这个问题啊结果出现这个错误解决方法很简单放到gpu上我把数据放到gpu上reguires_grad需要重新赋值为Trueself.w_1_p=self.w_1_p.to(device)self.w

weixin_42673583·2022-12-19 00:37

Pytorch统计网络参数数量及查看网络中的参数

total_num=sum(p.numel()forpinnet.parameters())trainable_num=sum(p.numel()forpinnet.parameters()ifp.requires_grad

seraph呀·2022-12-18 18:21

深度学习神经网络学习日记

+wn^2grad=2(w1+w2+...

WJY991202·2022-12-18 17:51

神经网络的解释方法之GAP、CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++的理解

目录GAP&CAMGrad-CAM实践部分Grad-CAM++卷积神经网络的解释方法之一是通过构建类似热力图(heatmap)的形式，直观展示出卷积神经网络学习到的特征，当然，其本质还是从像素的角度去解释卷积神经网络

牵一发而动全身·2022-12-18 13:46

【datawhale202203】深入浅出PyTorch：PyTorch可视化

卷积神经网络的可视化包含卷积核，特征图，以及CAM的可视化，三者都可以用基础的代码实现，也可以调用现有的库（FlashTorch和pytorch-grad-cam实现）。

SheltonXiao·2022-12-18 13:43

Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

作者在这篇文章中提出了一个新的概念，叫做Grad-CAM，全称Gradient-weightedClassActivationMapping。与CAM不同的是，文章

丽宝儿·2022-12-18 11:17

CAM：Class Activation Mapping 类激活映射

STUffT·2022-12-18 11:44

self.eval_net.forward(state)和self.eval_net.forward(state)区别

state)这2个有什么区别呀，为啥不都是forward我打印了一下返回值的时候，我感觉格式是一样的action_value=tensor([[0.7177,0.7369,0.7124,0.8184]],grad_fn

软件工程小施同学·2022-12-18 02:16

【NLP理论到实战】04 Pytorch完成线性回归

文章目录Pytorch完成线性回归目标1.计算图节点参数/属性与前向计算1.1requires_grad和grad_fn原理示例1.2前向计算过程2.反向传播梯度计算与计算图节点属性转换2.1反向传播梯度计算

Onedean·2022-12-17 16:24

PyTorch的自动求导

文章目录1.基本概念1.1requires_grad1.2计算图1.3叶子节点1.4grad_fn1.5next_functions1.6retain_graph=Truebackward()1.7hook

强强学习·2022-12-17 15:20

PyTorch--2.1自动求导

这个操作将调用z里面的grad_fn这个属性，执行求导的操作。

SUNNY小飞·2022-12-17 15:13

pytorch运行错误：CUDA out of memory. [已解决]

法1.可以对利用torch.tensor().detach().cpu().numpy()转为numpy，在cpu上进行loss和acc的计算法2.直接对评估阶段使用withtorch.no_grad(

功夫小象·2022-12-17 11:47

【计算机视觉】Class Activation Mapping（CAM、GradCAM）特征定位、激活图

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51631163目录论文来源GAP（全局平均池化层）CAM（类激活映射）CAM的缺陷CAM的应用Grad-CAM两者区别输出加softmax

学渣渣渣渣渣·2022-12-17 09:34

推荐频道

grad