grad 第18页

线性回归LinearRegression的代码

代码部分至今有一点不理解的是backward函数是怎么进行梯度累加的#随机梯度下降函数defsgd(params,lr,batch_size):forparaminparams:param.data-=lr*param.grad

阿维的博客日记·2022-12-05 09:50

Pytorch之requires_grad

requires_grad是Pytorch中通用数据结构Tensor的一个属性，用于说明当前量是否需要在计算中保留对应的梯度信息，以线性回归为例，容易知道权重w和偏差b为需要训练的对象，为了得到最合适的参数值

Zed·2022-12-05 08:12

【pytorch系列】 with torch.no_grad():用法详解

1cea017f5d11https://blog.csdn.net/weixin_44134757/article/details/105775027在pytorch写的网络中，withtorch.no_grad

大黑山修道·2022-12-05 08:06

【笔记】Pytorch-backward()

1..backward()目录1.1.grad1.2.is_leaf1.3.retain_grad()1.4.grad_fn1.1.grad作用：查看叶子节点梯度值例：，计算y关于w的梯度：(上式计算中

客官可满意·2022-12-04 20:33

pytorch入门之自动求导机制（autograd）

记得每一次迭代后都要将梯度清零optimizer.zero_grad()1、反向传播波计算z.backward(retain_graph=True)#如果不清空,b.grad梯度会累加起来w.gradb.grad2

Being me·2022-12-04 02:08

Pytorch日常debug记录（二）

Tocopyconstructfromatensor,itisrecommendedtousesourceTensor.clone().detach()orsourceTensor.clone().detach().requires_grad

samsarange·2022-12-03 22:53

with torch.no_grad():

with使用with，能够减少冗长，还能自动处理上下文环境产生的异常。如下面代码：withopen(r'filename.txt')asf:data_user=pd.read_csv(f)#文件的读操作withopen('data.txt','w')asf:f.write('helloworld')#文件的写操作"""相关参数：r:以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是**默认模式

午字横·2022-12-03 12:14

pytorch冻结模型

例如，如果要对预先训练的CNN进行优化，只要切换冻结模型中的requires_grad标志就足够了，直到计算到最后一层才会保存中间缓冲区，其中的仿射变换（卷级操作等）将使用需要梯度的权重并且网络的输出也将需要它们

AI界扛把子·2022-12-03 10:06

JAX学习笔记

JAX学习笔记1.安装环境2.基础知识2.1.random2.2.grad函数和DeviceArray属性2.3.vmap自动向量化3.小项目3.1.XOR功能3.2.线性回归3.3.MNIST手写体识别

我是小z呀·2022-12-03 09:24

基于轻量级CNN的12306验证码识别分析系统

在我很早的一篇文章中有写过图标型验证码识别的实践项目，这里主要是基于以往的实践经历做出的技术升级，包括：模型轻量化、界面开发、Grad-CAM热力图集成等。

Together_CZ·2022-12-03 08:52

Pytorch学习笔记（3）torch.autograd，逻辑回归模型训练

lesson5torch.autogradgrad_tensors的使用w=torch.tensor([1.],requires_grad=True)x=torch.tensor([2.],requires_grad

小帅吖·2022-12-03 04:24

【Pytorch学习笔记】zero_grad梯度清零示例

文章目录前言一、分步示例代码1.引入库2.创建数据进行sgd梯度下降3.参数组，第一个参数(w1)的梯度4.执行zero_grad()之后，参数w1的梯度二、完整示例代码总结前言梯度清零示例，打印可视化

秋天的波·2022-12-03 04:49

【Pytorch学习笔记】Optimizer梯度下降_参数组创建示例

示例）：#coding:utf-8importtorchimporttorch.optimasoptim2.生成随机矩阵代码如下（示例）：w1=torch.randn(2,2)w1.requires_grad

秋天的波·2022-12-03 04:48

Pytorch学习笔记（五）

classtorch.nn.parameter.Parameter参数注册classtorch.nn.Module.add_module().children().named_children().modules().named_modules().zero_grad

不牌不改·2022-12-03 02:17

loss.data[0] 报错invalid index of a 0-dim tensor. Use `tensor.item()` in Python or `tensor.item＜T＞()`

foreinrange(1000):out=logistic_regression(Variable(x))loss=criterion(out,Variable(y))optimizer.zero_grad

will599·2022-12-02 23:25

torch.nn.utils.clip_grad_norm_()函数详解

torch.nn.utils.clip_grad_norm_()函数详解torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters,max_norm,norm_type=2)这个函数的主要目的是对

小高高不要bug·2022-12-02 23:16

tensorflow—tf.gradients()简单实用教程

hustqb·2022-12-02 22:12

Tensorflow tf.gradients 详解

tf.gradientsgradients(ys,xs,grad_ys=None,name=‘gradients’,colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients

EversChen5·2022-12-02 22:12

使用DSFD检测DarkFace数据集过程

demo.py部分：test_oneimage()：deftest_oneimage():#loadnet#影响网络的自动求导机制，使网络前向传播后不进行求导和反向传播（仅测试时使用）torch.set_grad_enabled

还好0000·2022-12-02 13:52

【Pytorch】学习笔记（训练代码框架）

Pytorch学习笔记在Pytorch中，Tensor是包含data和grad两个部分的，data放的是真实的数据，而grad中保存的是计算产生的梯度用于反向传播更新参数使用由loss.backward

Chaossll·2022-12-02 05:40

PyTorch学习笔记-8.PyTorch深度体验

取向量的最大值作为预测结果代码基本步骤：1.获取数据与模型2.数据变换，如RGB→4D-Tensor3.前向传播4.输出保存预测结果注意事项：1.确保model处于eval状态而非training2.设置torch.no_grad

ruoqi23·2022-12-02 02:46

【从零开始学习深度学习】2. 深度学习框架Pytorch如何自动求梯度（gradient）

目录1自动求梯度1.1概念1.2创建Tensor并设置requires_grad1.3梯度计算1自动求梯度在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。

阿_旭·2022-12-01 23:22

pytorch autograd.grad

pytorch是动态图，即计算图的搭建和运算是同时的，随时可以输出结果；而tensorflow是静态图。在pytorch的计算图里只有两种元素：数据（tensor）和运算（operation）运算包括：加减乘除、开方、幂指对、三角函数等可求导运算。数据可分为：叶子节点和非叶子节点；叶子节点是用户创建的节点，不依赖其他节点；叶子节点和非叶子节点的区别在于反向传播结束后，非叶子节点的梯度会被释放掉，只

你回到了你的家·2022-12-01 18:05

注意力机制和可解释性【阅读笔记】

不，你这篇论文搞错了视觉可解释性的可视化方法Grad-CAM简介本文是针对上面提到的这几篇文章的学习笔记，仅供自己总结重要观点。建议读者先去阅读上面提到的文章~注意力机制是什么？

努力米花开·2022-12-01 18:35

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with xxx

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:Inputtoreshapeisatensorwithxxxvalues,buttherequestedshapehas0[[{{nodegradients/Sum_grad

我是狮子搏兔·2022-12-01 17:29

【pytorch】利用requires_grad冻结部分网络参数

代码示例：importtorchimporttorch.nnasnnclassa1(torch.nn.Module):def__init__(self):super(a1,self).__init__()self.l1=nn.Linear(3,2)classaa(a1):def__init__(self):super(aa,self).__init__()self.a=''self.b='c'se

zkq_1986·2022-12-01 15:53

pytorch：model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()、net.parameters()、requires_grad

两种方式都是把模型中参数的梯度设置为0。当optimizer=optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效。其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器。net.parameters()其中：parameters意思是参数在网络优化过程中，使用net.parameters传入优化器，对网络参数进行优化，网络开始训练时会随机初始化网络的参数，然后进行训练，也

开心邮递员·2022-12-01 15:50

pytorch冻结网络参数，requires_grad与optimizer顺序的关系

问题说明：pytorch迁移学习时，需要对某些层冻结参数，不参与方向传播，具体实现是将要冻结的参数的requires_grad属性置为false，然后在优化器初始化时将参数组进行筛选，只加入requires_grad

村民的菜篮子·2022-12-01 14:18

PyTorch中Tensor的学习笔记

torch.tensor()直接创建Tensor示例代码如下：torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])2.2如何创建作为参数的Tensor（使用默认方法创建的Tensor，属性requires_grad

songyuc·2022-12-01 14:18

.requires_grad固定部分参数进行网络训练

.requires_grad固定部分参数进行网络训练文章目录.requires_grad固定部分参数进行网络训练1.只训练部分层2.固定部分层参数3.检查部分参数是否固定4.查看可训练参数5.查看网络总参数

Code_demon·2022-12-01 14:14

[Pytorch函数].requires_grad固定部分参数进行网络训练

__init__()self.resnet=model(pretrained)forpinself.parameters():p.requires_grad=Falseself.f=nn.C

Jeanshoe·2022-12-01 14:14

pytorch中requires_grad=false却还能训练的问题

在pytorch中，requires_grad用于指示该张量是否参与梯度的计算，我们可以通过如下方式来修改一个张量的该属性：tensor.requires_grad_()//TrueorFalse然而，

FPGA硅农·2022-12-01 14:44

parameters.requires_grad=False ：误差仍然反向传播，梯度不更新

首先要明白，误差回传与否，与requires_grad的值没有关系，取决于loss.backward()。再来看误差回传过程中规定是，parameters的梯度计算关闭。

Stig_Q·2022-12-01 14:13

requires_grad&volatile在冻结训练&预训练中的使用

每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。

KernStarc·2022-12-01 14:13

requires_grad和volatile

每个Tensor都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。

orzchenyuming·2022-12-01 14:12

使用filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())

有了已经训练好的模型参数，对这个模型的某些层做了改变，如何利用这些训练好的模型参数继续训练definit_weights(self,pretrained='',):logger.info('=>initweightsfromnormaldistribution')forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.normal_(m.wei

Akita·wang·2022-12-01 14:42

torch.optim 中的优化器

在训练过程中先调用optimizer.zero_grad()清空梯

在西湖雾雨中起舞·2022-12-01 14:05

pytorch学习笔记——requires_grad和volatile

本片博文主要是对http://pytorch.org/docs/notes/autograd.html的部分翻译以及自己的理解，如有错误，欢迎指正！Backward过程中排除子图pytorch的BP过程是由一个函数决定的，loss.backward()，可以看到backward()函数里并没有传要求谁的梯度。那么我们可以大胆猜测，在BP的过程中，pytorch是将所有影响loss的Variable

Xs_55555·2022-12-01 14:35

关于requires_grad和优化器optim中parameters的记录

在模型中如果设置了requires_grad=True，则表示该层要进行梯度计算，标记为False则不计算梯度，在迁移学习中一般会设置成False，这样会大量减少算力。

immc1979·2022-12-01 14:33

深度学习之自动求导（代码）

一个简单例子x=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)#等价于x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)print(x.grad

Summerke123·2022-12-01 10:25

optimizer.zero_grad()，loss.backward()，optimizer.step()的作用原理

目录前言一、optimizer.zero_grad()二、loss.backward()三、optimizer.step()前言在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad

张张呀呀·2022-12-01 08:45

Pytorch：optim.zero_grad()、pred=model(input)、loss=criterion(pred,tgt)、loss.backward()、optim.step()的作用

在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的每一轮batach的过程中依次用到以下三个函数optimizer.zero_grad()；loss.backward()；optimizer.step

u013250861·2022-12-01 08:42

torch代码解析为什么要使用optimizer.zero_grad()

optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0.在学习pytorch的时候注意到，对于每个batch大都执行了这样的操作：#zerotheparametergradientsoptimizer.zero_grad

scut_salmon·2022-12-01 08:40

（转载笔记）loss.backward()与optimizer.step()的作用

x=torch.tensor([1.,2.],requires_grad=True)#x:tensor([1.,2.],requires_grad=True)y=100*x#y:tensor([100.

_wjunjie·2022-12-01 08:07

pytorch--＞optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()和scheduler.step()

一般来说，以下三个函数的使用顺序如下：#computegradientanddoSGDstepoptimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()其中

努力学习的小小徐·2022-12-01 08:07

pytorch学习笔记——loss.backward()、optimizer.step()、scheduler.step()

loss.backward()进行反向传播求出梯度optimizer进行参数管理与更新，所以optimizer放在backward后面用求出的梯度进行参数更行，记住step之前要进行optimizer.zero_grad

phily123·2022-12-01 08:04

梯度值与参数更新optimizer.zero_grad(),loss.backward、和optimizer.step()、lr_scheduler.step原理解析

在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward、和optimizer.step()、lr_scheduler.step

视觉大掌柜·2022-12-01 08:31

mindspore的model.train怎么实现pytorch的optimizer.zero_grad()和loss.backward()

和我的pytorch代码唯一不一样的是我在msp中没有optimizer.zero_grad()、loss.backward()和optimizer.step()2、我一直没有找到上诉三个在msp中的实现方法

昇思MindSpore·2022-12-01 08:58

Pytorch中的optimizer.zero_grad和loss和net.backward和optimizer.step的理解

引言一般训练神经网络，总是逃不开optimizer.zero_grad之后是loss（后面有的时候还会写forward，看你网络怎么写了）之后是是net.backward之后是optimizer.step

Einstellung·2022-12-01 08:56

pytorch复习笔记--loss.backward()、optimizer.step()和optimizer.zero_grad()的用法

目录1--loss.backward()的用法2--optimizer.step()的用法3--optimizer.zero_grad()的用法4--举例说明5--参考1--loss.backward(

憨豆的小泰迪·2022-12-01 08:55

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