grad 第17页

MindSpore-AttributeError: module ‘mindspore‘ has no attribute ‘value_and_grad‘

mindsporer1.3版本ms.value_and_grad和ops.value_and_grad都没有请问如下代码该怎么替换#Getgradientfunctiongrad_fn=ms.value_and_grad

小乐快乐·2022-12-10 23:55

PyTorch 学习日记（1）——Tensor与损失函数

Pytorch学习日记（1）本文中主要讲了Tensor和requires_grad属性以及一些常用的pytorch的损失函数。

Mr_Chen2020·2022-12-10 17:44

pytorch每日一学21(torch.eye())创建对角矩阵

第21个方法torch.eye(n,m=None,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→

Fluid_ray·2022-12-10 16:08

【PAT甲级 - C++题解】1080 Graduate Admission

❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏，您的支持就是我创作的最大动力1080Grad

Pandaconda·2022-12-10 13:03

Pytorch学习笔记（二）：卷积神经网络中常见的函数解读

一、Torch函数1.torch.tensor(data,*,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False)将一个数据转换为tensor

Gaomagic·2022-12-10 13:00

MindQuantum 中 get_exceptation_with_grad 和 grad_ops 之间的关系

MindQuantum中get_exceptation_with_grad和grad_ops之间的关系MindQuantum中模拟器Simulator下的两个函数get_exceptation_with_grad

Waikikilick·2022-12-10 02:25

pytorch模型加载跑测试集和训练过程中跑测试集结果不一致的问题？

前馈网络使用withtorch.no_grad()和model.eval()比较问题描述将训练好的模型拿来做inference，发现显存被占满，无法进行后续操作，但按理说不应该出现这种情况。

心之所向521·2022-12-09 19:17

tensorflow2- Grad-CAM类激活可视化

文章目录Grad-CAM类激活可视化可配置参数Grad-CAM算法测试一下创建叠加的可视化让我们尝试另一张图片参考总结迁移学习,类激活图原因待续Grad-CAM类激活可视化如何获取图像分类模型的类激活热图

cvvoid·2022-12-09 15:05

特征图可视化(pytorch)

本篇博客的可视化是可视化网络的每层特征图，不是指类激活图（CAM）可视化，CAM可视化可以参考Grad-Cam实现流程(pytorch)这篇博客的目的仅是记录而已，由于距离上次使用过于久远，具体参考文章已经找不到

景唯acr·2022-12-09 12:14

【pytorch学习】hook打印中间特征图、计算网络算力等

importtorchx=torch.tensor([1,2],dtype=torch.float32,requires_grad=True)y=x

机器学习与AI生成创作·2022-12-09 12:12

有关于torch.autograd.grad

torch.autograd.grad可以手动地将loss对某部分参数进行梯度求导，特别适用于debug和观测。

Reza.·2022-12-08 17:01

Pytorch中torch.gather函数

1.官方说明gather(input',dim,index,out=None,sparse_grad=False)Gathersvaluesalonganaxisspecifiedbydim沿着给定的维度

thinkpad1234567890·2022-12-08 13:17

【Torch API】torch.gather()用法详解

官方示例链接：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.htmltorch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad

devil_son1234·2022-12-08 13:12

torch.gather()用法详解

官方示例链接：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.htmltorch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad

Huang_Fj·2022-12-08 13:41

register_hook和register_forward_hook记录

defget_grad(grad):print("backwardgradis:",grad)x=2w=torch.randn((2,1)

超超爱AI·2022-12-08 03:28

pytorch中register_hook以及register_forward_hook

简单来说叶子节点是有梯度且独立得张量，例如a=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)，b=torch.tensor(3.0,requires_grad=True)，非叶子节点是依赖其他张量而得到得张量如

宇宙小菜菜·2022-12-08 03:23

【Pytorch学习笔记】通过实现Grad-CAM学习module中的forward_hook和backward_hook函数

一、pandas是什么？1.引入库代码如下（示例）：importcv2importosimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision.transformsastransforms2.定义网络代码如下（示例）：classNet(nn.

秋天的波·2022-12-08 03:51

基于Pytorch通过实例详细剖析CNN

2）看看权重是怎样的3）理解loss.backward()4）理解optimize.step()5）为什么要用zero_grad()?一、前言1

使者大牙·2022-12-08 02:55

pytorch的权重/梯度值查看，梯度清零model.zero_grad()

参考：https://www.jianshu.com/p/5460b7fa3ec4、https://blog.csdn.net/weixin_41990278/article/details/111414592、https://www.cnblogs.com/picassooo/p/14153787.html、https://editor.csdn.net/md/?articleId=117135

MAR-Sky·2022-12-08 00:49

训练DPT:由测试test到训练train图像的一个epochs的optimize.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

不知道大家有没有这样的感受，很多研究型论文通常会给出他们的test.py文件，但是其train.py文件往往是空白的，这时候感觉文章的test确实很nice，就想去探究其更原始、最优参数，训练出的参数过程。那么这里就不得不开始研究如何从test进一步得到train呢？我想的是，绝对不止我一个人想这么干，前人必然都有不同的经验分享，这里仅是我初步的探索test到构建train：1.研究现有的trai

MengYa_DreamZ·2022-12-07 19:20

PyTorch基础教程学习笔记（二）：自动微分

如果将其属性.requires_grad设置为True，则会开始跟踪针对tensor的所有操作。完成计算后，可以调用.backward()来自动计算所有梯度。该张

坚硬果壳_·2022-12-07 19:38

深度学习中的数据操作（五）自动微分基于pytorch实现

硬着头皮写代码的菜鸡·2022-12-07 19:38

pytorch基础操作(二) 自动微分

#在我们的例⼦中，我们只想求偏导数的和，所以传递⼀个1的梯度是合适的x.grad.zero_()y=x*x#y=x*x=(x1^2,x2^2,x3^2,x4^2)#等价于y.backward(torch.ones

undo_try·2022-12-07 19:07

计算点云每个点的平均曲率（附open3d python代码）

使用以下公式计算平均曲率E=1+（Fx**2/Fz**2）F=Fx*Fy/Fz**2G=1+（Fy**2/Fz**2）L=（1/（Fz**2*grad_F））*det（（[Fxx，Fxz，Fx]，[Fxz

点云处理·2022-12-07 17:17

吴恩达机器学习week6 ex5课后编程作业代码答案

EX5linearRegCostFunctionlearningCurvevalidationCurvelinearRegCostFunctionfunction[J,grad]=linearRegCostFunction

来来·2022-12-07 15:04

Coursera吴恩达机器学习week6的ex5编程作业代码

linearRegCostFunction.m%learningCurve.m%polyFeatures.m%validationCurve.mlinearRegCostFunction.mfunction[J,grad

loserChen.·2022-12-07 15:59

梯度下降法求函数最小值（python，numpy）

8importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdef_numerical_gradient_no_batch(f,x):#求函数的梯度值h=1e-4#0.0001grad

虾米不打烊·2022-12-07 15:47

pytorch入门学习（五）-------autograd

torch.autograd.backward------自动求取梯度torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None

weixin_44776845·2022-12-07 13:50

Pytorch简单学习入门--Autograd自动求导

torch.tensor是这个包的核心类，主要参数是requires_grad=，如果为True，代表追踪tensor的所有操作。当完成操作后，可以通过调用.backward来自动计算梯度。

不不加辣椒·2022-12-07 13:16

torch.autograd

torch.autograd.backward(variables,grad_variables,retain_variables=False)给定图的

big_matster·2022-12-07 12:14

欢快畅游的小鱼特效

background:-webkit-linear-gradient(left,rgba(89,114,192,0.8),rgba(89,114,192,0.2));background:-o-linear-grad

amoureux555·2022-12-07 00:33

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time

ordirectlyaccesssavedtensorsaftertheyhavealreadybeenfreed).Savedintermediatevaluesofthegrapharefreedwhenyoucall.backward()orautograd.grad

weixin_43077555·2022-12-06 23:43

【报错】：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the saved intermediate re

butthesavedintermediateresultshavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph=Truewhencalling.backward()orautograd.grad

子根·2022-12-06 23:41

【笔记】RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time：将无关变量的梯度回传关系撤销

butthesavedintermediateresultshavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph=Truewhencalling.backward()orautograd.grad

程序猿的探索之路·2022-12-06 23:08

pytorch的model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别

model.train()和model.eval()的区别主要在于BatchNormalization和Dropout两层。model.train()官方文档启用BatchNormalization和Dropout。如果模型中有BN层(BatchNormalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和

人工智能有点·2022-12-06 22:53

model.train()&&model.eval()&&with torch.no_grad()用法

1.model.train()启用BatchNormalization和Dropout如果模型中有BN层(BatchNormalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。用法：注意model.train()的位

爱睡觉的柏拉图·2022-12-06 22:52

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

1.model.train()如果模型中有BN层或Dropout层，model.train()是保证训练时BN层能够用到每一批数据的均值和方差，对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。2.model.eval()model.eval()的作用是在测试时不启用BatchNormalization和Dropout。在测试时，model.eval()是保证BN

orangerfun·2022-12-06 22:51

pytorch里optimizer作用、自动求导autograd，from_numpy、numpy()等函数声明变量时候的浅拷贝、显卡内存 out of memory

0.01#权重更新如果使用自带的optimizer函数进行梯度更新，效率更好，因为其还可以引入梯度#下降的方法，例如动量等方法forfinnet.parameters():f.data.sub_(f.grad.data

yangdeshun888·2022-12-06 15:03

自动求导autograd.grad的学习包含torch和tensorflow对jacobi的支持

可以确定的是：1.pytorch采用动态计算图机制，默认的tensorrequires_grad这个参数为False，只有自己设为True，到时才会计算这个tensor的梯度。2."

构建的乐趣·2022-12-06 15:29

详解pytorch中的自动求导Autograd，彻底理解gradient参数

自动求导Autograd1，标量与标量之间的求导函数y=x^2，当x=3.0时，y的导数，，**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。

豆豆小朋友小笔记·2022-12-06 15:58

pytorch自动求导Autograd系列教程（二）

上一篇文章参见：pytorch自动求导Autograd系列教程（一）一、求导的另外两种方法1.1方法一：通过torch.autograd.backward(）求导前面介绍的求导的基本公式为：y.backward(grad_tensors

LoveMIss-Y·2022-12-06 15:57

Pytorch：自动求导（Autograd）

本文涉及：Tensor属性：.grad，.grad_fn，.requires_gradTensor函数：.backward()，.

有人比我慢吗·2022-12-06 15:53

【pyTorch基础】自动求导(autograd)

importtorch求导x=torch.tensor([3.],requires_grad=True)y=torch.pow(x,2)#y=x**2grad_1=torch.autograd.grad

Running派～·2022-12-06 15:21

在CV/NLP/DL领域中，有哪些修改一行代码或者几行代码提升性能的算法？

还缓解了梯度消失x=max(x,0)2.normalization：提高网络训练稳定性x=(x-x.mean())/x.std()3.gradientclipping：直击靶心避免梯度爆炸hhhgrad[grad

人工智能与算法学习·2022-12-06 15:50

Pytorch入门＞ 2.0自动求导

#1.定义变量x=torch.range(1,5)x.requires_grad=True#2.定义函数y=2*x#3.反向传播y.sum().backward()#4.求导x.grad#5.清零x.grad.zero

codanlp·2022-12-06 12:27

torch.tensor()的简单实用示例

参考链接:torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False)代码实验展示:MicrosoftWindows

敲代码的小风·2022-12-06 01:47

torch.Tensor详解

提供的数据类型：初始化：2、设置类型和设备3、可以使用Python的索引和切片符号访问和修改张量的内容4、使用torch.Tensor.item()从包含单个值的张量中获取Python数字：5、requires_grad

KPer_Yang·2022-12-06 01:15

Warning: Grad strides do not match bucket view strides pytorch利用DDP报错

遇到报错：[Wreducer.cpp:362]Warning:Gradstridesdonotmatchbucketviewstrides.Thismayindicategradwasnotcreatedaccordingtothegradientlayoutcontract,orthattheparam’sstrideschangedsinceDDPwasconstructed.Thisisno

夏奇火·2022-12-05 23:14

Python实现学生成绩分析

importrandomfromopenpyxlimportWorkbook#新建空表#写二月份到十二月份数据filenum=12#文件数head=["姓名","语文","数学","英语","地理","生物","物理","化学"]name=[]grad

爱喝豆浆·2022-12-05 23:42

【Pytorch测试时显卡占用率高，GPU利用率低，CUDA out of memory】

batchsize=1，watch-n-1nvidia-smi;监视当前GPU使用情况，发现测试时GPU占用爆表，但是利用率只有1%，在测试时加入：deftest:model.eval()withtorch.no_grad

cg_nswdg·2022-12-05 20:38

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