grad 第2页

手写交叉熵损失

importtorchimporttorch.nn.functionalasF#创建数据集y=torch.randint(0,2,size=(10,1)).to(torch.float)p=torch.rand(size=(10,1),requires_grad

云帆@·2024-01-12 14:32

[Android Studio] 导入安卓Android项目教程

将B项目的根目录下的build.grad

我好想敲代码·2024-01-12 11:56

激活函数整理

sigmoid函数importtorchfromd2limporttorchasd2l%matplotlibinlinex=torch.arange(-10,10,0.1,requires_grad=

惊雲浅谈天·2024-01-11 08:13

下载Gradle： - 前往Gradle官方网站（https://gradle.org/）下载最新版本的Grad

要安装Gradle并更改Gradle的镜像源，您可以按照以下步骤进行操作：下载Gradle：前往Gradle官方网站（https://gradle.org/）下载最新版本的Gradle压缩包（.zip或.tar）。解压下载的Gradle压缩包到您选择的目录，例如：C:\Gradle。配置环境变量：在Windows系统中，打开控制面板并选择“系统和安全”>“系统”>“高级系统设置”。在弹出的窗口中，

酸奶公园·2024-01-11 06:43

探索PyTorch优化和剪枝技术相关的api函数

torch.nn子模块Utilities解析clip_grad_norm_torch.nn.utils.clip_grad_norm_是PyTorch深度学习框架中的一个函数，它主要用于控制神经网络训练过程中的梯度爆炸问题

E寻数据·2024-01-09 07:06

深度学习15—（迁移学习）冻结和解冻神经网络模型的参数

冻结与解冻代码：deffreeze_net(net):ifnotnet:returnforpinnet.parameters():p.requires_grad=Falsedefunfreeze_net

Top Secret·2024-01-08 09:37

Pytorch框架学习笔记

获取维度信息x.size(）tensor加法torch.add（x，y）==x+y==y.add_(x)改变tensor的大小和形状获取valuex.item(自动微分tensor的属性.requires_grad

warren@伟_·2024-01-06 06:17

异常检测(无监督，生成模型)—DRÆM – A discriminatively trained reconstruction embedding for surfaceanomaly detect

2108.07610v2.pdf代码：GitHub-VitjanZ/DRAEM注：因为模型分为重构模块和判别模块，比较大，测试时将batch_size设为1cuda内存都不够，在测试代码中加withtorch.no_grad

老男孩li·2024-01-06 02:07

解决方法：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB

解决方法：1.直接上大显存显卡，当然能上就不在这了，哈哈，看下面的方法；2.调小batch_size，1都不行，再看看下面；3.在验证模型代码前面，插入withtorch.no_grad():因为在验证和测试的时候

是人间一只财·2024-01-04 21:20

2019-07-13(day032_Sobel: 实现索贝尔梯度挖掘的方法 )

usingnamespacecv;voidMyClass::day032(){Matimg=read(PATH+"images\\test.jpg");imshow("input",img);Matgrad_x,grad_y

雨住多一横·2024-01-04 08:04

微信h5页面跳转浏览器在微信中点击链接直接跳转到手机默认浏览器代码实现

;*{padding:0;margin:0;}a{display:block;width:6.88rem;height:2.5rem;background:linear-grad

半夜成仙·2024-01-04 07:24

autograd与逻辑回归

以下是对该函数的参数的解释：功能：自动求取梯度•tensors:用于求导的张量，如loss•retain_graph:保存计算图•create_graph:创建导数计算图，用于高阶求导•grad_tensors

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

3D标签云效果的实现

（二）AndroidStudio中使用1.在build.grad

峥嵘life·2024-01-03 05:03

PyTorch的Tensor（张量）

data:被包装的Tensorgrad:data的梯度（梦回数一）grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad:指示是否需要梯度is_le

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:31

pytorch实现线性回归、softmax分类、多层感知器分类学习笔记

torch.ones、torch.zeros、torch.randn等函数2、通过torch.tensor将numpy变量转换为torch的tensor变量二、Tensor对象的重要属性和方法1、requires_grad

平常心_85d9·2024-01-02 00:47

【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数

pytorch框架中还封装了计算图，计算图的通俗理解就是：只要你有计算，并且设置了requires_grad=True，pytorch就会自动同时帮你生成这个计算过程的计算图。

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

使用YOLOv8和Grad-CAM技术生成图像热图

目录yolov8导航YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）概述环境准备代码解读导入库定义letterbox函数调整尺寸和比例计算填充应用填充yolov8_heatmap类定义和初始化后处理函数绘制检测结果类的调用函数热图生成细节参数解释weightcfgdevicemethodlayerbackward_typeconf_thresholdratio热力图解读程序源码下载地址计算机视觉YOLOv

E寻数据·2023-12-30 23:59

JAX: 快如 PyTorch，简单如 NumPy - 深度学习与数据科学

使用jax.grad求导。使用jax.vmap进行矢量化

冷冻工厂·2023-12-29 07:04

使用pytorch搭建ResNeXt并基于迁移学习训练

forparaminnet.parameters():param.requires_grad=False

pythonSuperman·2023-12-29 07:00

android导入新项目慢解决

文件distributionUrl=https://services.gradle.org/distributions/gradle-4.1-all.zip将gradle版本修改为本地有的版本即可本地grad

何超杰·2023-12-27 09:36

彻底解决org.gradle.api.artifacts.DependencySubstitutions

voidorg.gradle.api.artifacts.DependencySubstitutions$Substitution.with(org.grad

renkai721·2023-12-26 20:22

彻底解决module java.base does not “opens java.io“

voidorg.gradle.api.artifacts.DependencySubstitutions$Substitution.with(org.grad

renkai721·2023-12-26 20:21

特殊的bug：element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

很多帖子都说了，设置requires_grad_()就行。但是我这次遇到的不一样，设置了都不行。

Yonggie·2023-12-26 13:57

大模型系列之模型参数冻结

比如说仅训练embedding层参数forname,paraminmodel.named_parameters():if"model.embed_tokens"notinname:param.requires_grad

Takoony·2023-12-26 05:11

Android Studio 最新最详细安装教程

在IDEA的基础上，AndroidStudio提供：基于Grad

上马定江山·2023-12-25 16:07

torch中关于张量是否是叶子结点，张量梯度是否会被计算，张量梯度是否会被保存的感悟

先上结论：1、叶子结点定义:（1）不依赖其它任何结点的张量（2）依赖其它张量，但其依赖的所有张量的require_grad=False#判断方法：查看is_leaf属性2、张量梯度是否会被计算:require_grad

tongle.Wang·2023-12-24 11:58

PyTorch随机数生成：torch.rand，torch.randn，torch.randind，torch.rand_like

torch.rand()torch.rand(*size,*,generator=None,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

牧羊女说·2023-12-23 12:12

关于Trying to backward through the graph a second time, but the saved intermediate 的问题

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

匿名的魔术师·2023-12-23 11:39

with torch.no_grad()在Pytorch中的应用

withtorch.no_grad()在Pytorch中的应用参考：https://blog.csdn.net/qq_24761287/article/details/129773333https://

怡步晓心l·2023-12-23 10:44

【Week-P2】CNN彩色图片分类-CIFAR10数据集

torch.nn.Conv2d()`详解3.2⭐`torch.nn.Linear()`详解3.3⭐`torch.nn.MaxPool2d()`详解3.4⭐关于卷积层、池化层的计算4.2.1`optimizer.zero_grad

m_Molly·2023-12-22 15:29

Pytorch：optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()

在训练过程中常看到如下代码：optimizer.zero_grad(set_to_none=True)grad_scaler.scale(loss).backward()grad_scaler.step

北方骑马的萝卜·2023-12-22 08:53

Pytorch：torch.nn.utils.clip_grad_norm_梯度截断_解读

torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数主要作用：神经网络深度逐渐增加，网络参数量增多的时候，容易引起梯度消失和梯度爆炸。

北方骑马的萝卜·2023-12-22 08:53

torch.gather(...)

thesourcetensordim,#(int)theaxisalongwhichtoindexindex,#(LongTensor)theindicesofelementstogather*,sparse_grad

SATAN 先生·2023-12-22 07:25

【torch】rsample与sample的区别

_extended_shape(sample_shape)withtorch.no_grad():retur

qq_42725437·2023-12-21 21:39

pytorch梯度更新方法

方法1autogradimporttorchfromtorchimportautograd'''demo1'''x=torch.tensor(1.)a=torch.tensor(1.,requires_grad

机器人图像处理·2023-12-21 19:48

关于with torch.no_grad:的一些小问题

withtorch.no_grad:是截断梯度记录的，新生成的数据的都不记录梯度，但是今天产生了一点小疑惑，如果存在多层函数嵌入，是不是函数内所有的数据都不记录梯度，验证了一下，确实是的。

江_小_白·2023-12-21 08:01

【pytorch】自动求导机制

grad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad：指示是否需要梯度is_leaf:指示是否是叶子结点PyTorch张量可以记住它们来自什么运算以及其起源的父张量

prinTao·2023-12-21 08:17

关于BP 时候报错的汇总

2.Debug的方法可以使用try和except这样的函数try:self.grad_scaler.scale(loss).backward()#type:

NeRF_er·2023-12-21 01:19

Android 运行报错Failed to open zip file.Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs

thissometimesoccursafteranetworkconnectiontimeout.)Re-downloaddependenciesandsyncproject(requiresnetwork)我这里这个问题是因为项目使用的grad

老梁学Android·2023-12-18 15:51

创建Gradle插件记录

/buildSrc/src/main/java目录下，创建插件源文件buildSrc下创建配置文件build.gralde文档：buildSrc2.创建独立的插件项目命令行或IDE创建插件项目，下面以Grad

ClassOps·2023-12-18 15:07

Node ‘gradients/InceptionResnetV1/Bottleneck/BatchNorm/cond/FusedBatchNorm_1_grad/FusedBatchNormGrad

问题描述：tensorflow2运行facenet报错Node‘gradients/InceptionResnetV1/Bottleneck/BatchNorm/cond/FusedBatchNorm_1_grad

chari克里·2023-12-18 12:07

PyTorch自动梯度计算（注意点）

ifparams.gradisnotNone:params.grad.zero_()我们实际的运算往往会涉及到若干个requires-grad为true的张量进行运算，在这种情况下，Pytorch会计算整个计算图上的损失的导数

永远的HelloWorld·2023-12-18 08:25

为什么每次optimizer.zero_grad()

当你训练一个神经网络时，每一次的传播和参数更新过程可以被分解为以下步骤：1前向传播：网络对输入数据进行操作，最终生成输出。这个过程会基于当前的参数（权重和偏差）计算出一个或多个损失函数的值。2计算梯度（反向传播）：损失函数对网络参数的梯度（即导数）是通过一个称为反向传播的过程计算出来的。这个过程从损失函数开始，向后通过网络传播，直到达到输入层，计算每个参数对损失的贡献。3更新参数：一旦我们有了梯度

Code_LiShi·2023-12-17 21:03

nanoGPT 中 generate 函数

函数位置[email protected]_grad()defgenerate(self,idx,max_new_tokens,temperature=1.0,top_k=None):"""Takeaconditioningsequenceofindicesidx

小何才露尖尖角·2023-12-17 13:33

pytorch transpose 转置和梯度的传播

今天写代码的时候遇到一个需要进行转置的矩阵，由于涉及到梯度反传，所以有疑问转置之后的矩阵在转置之前的梯度是否存在，经过验证，转置不影响梯度的传播importtorchx=torch.ones(2,2,requires_grad

江_小_白·2023-12-17 07:18

pytorch代码管理

torch.svdtorch.mmtorch.matmultorch.argsorttorch.view_as_complextorch.view_as_realtorch.splitunsqueezesqueezemasked_filltorch.einsumx.requires_grad

一轮秋月·2023-12-17 07:47

【Django-03】模型常用的增删改查

)函数Q()函数classGrade(models.Model):id=models.AutoField(verbose_name='自增id',name="id",primary_key=True)grad

朝闻道，夕死足·2023-12-16 16:07

Grad-CAM原理

这篇是我对哔哩哔哩up主@霹雳吧啦Wz的视频的文字版学习笔记感谢他对知识的分享只要大家一提到深度学习缺乏一定的解释性比如说在我们之前讲的分类网络当中网络它为什么要这么预测它针对每个类别所关注的点在哪里呢在greatcam这篇论文当中呢就完美的解决了在cam这篇论文当中存在一些问题在greatcam当中我们既不需要修改网络的结构也不需要对网络做进一步的训练举个非常有意思的一个例子这里呢我们也来简单的

芒果香菠菠·2023-12-15 17:06

关于torch.nn.Embedding的浅显理解

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

starleeisamyth·2023-12-15 17:33

深度学习优化器

不断优化Example:forinput,targetindataset:optimizer.zero_grad()output=model(input)loss=loss_fn(output,target

CODING_LEO·2023-12-06 10:54

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