grad 第22页

使用PyTorch冻结模型参数的方法

方法（1）通过遍历网络结构，设置梯度更新requires_grad=False。#冻结network1的全部参数和network2的部分参数forname,parameterinnetwork1.

TracelessLe·2022-11-22 18:31

自动求导机制-代码实现

自动求导机制importtorch#x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)#requires_grad=True这个的意思是指在训练的过程中可以对当前指定的x进行求导了

土豆娃potato·2022-11-22 16:03

pytorch中交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss()）的计算过程

importtorchimporttorch.nnasnnimportmathimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathcriterion=nn.CrossEntropyLoss()#output=torch.randn(3,5,requires_grad

子非鱼_tan·2022-11-22 14:17

pytorch的Embedding层

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

林子要加油·2022-11-22 14:24

BUG pytorch

错误之处在于：x=torch.randn(3,requires_grad=True)#定义该tensor需要求梯度out=x*2out.backward()#错误之处在此，当输出值是scalar时，

小卜妞~·2022-11-22 13:41

pytorch:关于GradReverseLayer实现的一个坑

classGradReverse(Function):defforward(ctx,x,alpha,**kwargs:None):ctx.alpha=alphareturnx.view_as(x)defbackward(ctx,grad_output

清三·2022-11-22 10:26

Pytorch中loss.backward()和torch.autograd.grad的使用和区别(通俗易懂)

一、问题描述假设我们现在有如下的式子:y=x*xz=2*y然后，我们想求z在x=3处的梯度，学过数学的同学大都知道怎么求，如下所示：那么如何用Pytorch中的torch.autograd.grad和loss.backward

信小颜·2022-11-22 10:24

Pytorch笔记——2、Pytorch自动求梯度

本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作使用方法将tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）

数据科学家修炼之道·2022-11-21 23:20

Pytorch中的梯度知识总结

2.2detach()将节点剥离成叶子节点2.3什么样节点会是叶子节点2.3detach()，detach_()的作用和区别2.4clone()与detach()的区别5.optimizer.zero_grad

梦码城·2022-11-21 22:13

pytorch梯度累加探索

举个简单例子，,求一次梯度为2x=2(x=1)importtorchx=torch.tensor(1.0,requires_grad=True)y1=x**2y1.backward()print(x.grad

3DYour·2022-11-21 22:33

PyTorch深度学习实践05——用PyTorch实现线性回归

Class构造模型（目的是计算y_hat）构造loss和优化器设置训练周期（一个训练周期=forward+backward+update）；forward目的是计算loss，backward目的是计算梯度grad

UnFledged·2022-11-21 19:00

PyTorch简单线性回归的实现

1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])#Tensor是用来存储数据的，它用来保存权重值和损失函数对权重的导数，初始权值为1.0w.requires_grad

qq_53796207·2022-11-21 19:19

解决：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB

调小后，再次运行，类似于改下面方法二：上述方法还没解决，不改batchsize，可以考虑下面的方法的链接不计算梯度：ps:在报错的哪一行代码的上面，加上下面一行代码，不计算梯度withtorch.no_grad

无尽的沉默·2022-11-21 16:43

刘老师的《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降算法代码

):cost=0forx,yinzip(xs,ys):y_pred=forward(x)cost+=(y_pred-y)**2returncost/len(xs)defgradient(xs,ys):grad

我的宠物不是小马·2022-11-21 16:38

UserWarning: This overload of add_ is deprecated

：解决办法：找到文件位置\pytorch_pretrained\optimization.py:275文件对应位置修改代码#警告改之前#next_m.mul_(beta1).add_(1-beta1,grad

XiaChan_26·2022-11-21 15:27

笔记：Pytorch梯度截断：torch.nn.utils.clip_grad_norm_

torch.nn.utils.clip_grad_norm_梯度裁剪既然在BP过程中会产生梯度消失（就是偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，更新的梯度为阈值

球球不秃头·2022-11-21 14:45

pytorch Tensor转numpy并解决RuntimeError: Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad.报错

解决方法转numpy时使用Tensor.detach().numpy()：a=torch.ones(5)b=a.detach().numpy()print(b)问题解析当计算中的tensor转换时，由于它带梯度值时，因此不能直接转为numpy格式，所以最好不论如何都调用一下.detach().numpy()

呆萌的代Ma·2022-11-21 14:43

pytorch中tensor、backward一些总结

TensorTensor创建Tensor（张量）基本数据类型与常用属性Tensor的自动微分设置不可积分计算pytorch计算图backward一些细节该文章解决问题如下：对于tensor计算梯度，需设置requires_grad

牵一发而动全身·2022-11-21 11:58

解决Cuda out of memory的一种思路

在测试过程中加上如下语句：withtorch.no_grad()内存就不会分配参数梯度的空间。训练过程中遇到此情况可尝试在训练前释放cuda内存。

倾夏而醒·2022-11-21 11:47

CUDA out of memory

调小batch_size、number_workers3、清除缓存【作用不大】torch.cuda.empty_cache()4、不使用梯度（一般在测试代码过程不需要使用梯度）withtorch.no_grad

孤独的追光者·2022-11-21 11:09

深度学习——（6）pytorch冻结某些层的参数

pytorch冻结某些层的参数文章目录深度学习——（6）pytorch冻结某些层的参数问题出现一探究竟try1.不加required_gradtry2.使用原来的格式更改（上面提到的）try3.定义no_grad

柚子味的羊·2022-11-21 08:07

Pytorch冻结网络层

方法一：#冻结网络层deffreeze(model):forparaminmodel.parameters():param.requires_grad=False1.如果是冻结某一层（传需要冻结的那一层

cv研究僧·2022-11-21 08:07

梯度下降法的灵魂思想

以下是代码的实现defsgd(params,lr):#@save"""随机梯度下降"""withtorch.no_grad():forparaminparams:param-=lr*param.grad

Gaolw1102·2022-11-21 08:43

Python取出xml文件中的部分内容

正文我的xml示例如下（我命名为1.xml）：poses1.jpgD:\pycharm\Grad

三个臭皮姜·2022-11-21 06:08

【PyTorch 计算图】requires_grad=True的leaf variable及其设计逻辑

文章目录内容简介主体什么是leafvariable为什么不用.to(device)为什么会报这个错怎么改内容简介最近在写pytorch代码的时候遇到了这种情况：一个RNN层，我们这里把这个层的参数记做paramrnnparam_{rnn}paramrnn一个输入X，得到输出output,h_n=RNN(X)。这里output存的是每个节点的隐层，h_n是最后一层的隐层，具体去看pytorch的do

Petersburg·2022-11-21 01:42

ptorch 求导

如果输出是一个标量的话,就是对输入Variable的每一个元素求偏导,所以直接使用out.backward()不加参数,然后在输入的Variable里面使用.grad方法,就返回一个和输入的Variable

qq_23996885·2022-11-21 01:50

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

《Grad-CAM：VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization》《Grad-CAM：基于梯度定位的深层网络可视化解释》

不存在的c·2022-11-20 22:25

Pytorch反向传播与梯度累积

一、自动求导与反向传播如果处理的函数可微，Pytorch可以实现自动计算梯度，只需设置requires_grad=True。用一个线性回归的例子进行说明，输入输出分别为x,y。

accvs·2022-11-20 19:05

pytorch：反向传播前手动将梯度清零的原因

首先：清零代码：optmizer.zero_grad()optimizer.zero_grad()##梯度清零preds=model(inputs)##inferenceloss=criterion(preds

开心邮递员·2022-11-20 19:34

为什么Pytorch在反向传播前需要手动将梯度清零？

inenumerate(train_loader):#1.inputoutputpred=model(image)loss=criterion(pred,label)#2.backwardoptimizer.zero_grad

赵卓不凡·2022-11-20 19:31

Pytorch学习笔记（二）反向传播与梯度下降

1.requires_grad和grad_fn为了便于在反向传播的过程中计算梯度，可以在使用grad_fn来保存该tensor的运算过程。

好想学会深度学习啊·2022-11-20 19:00

Pytorch梯度下降和和反向传播

目录1.向前计算1.1计算过程1.2requires_grad和grad_fn2梯度计算1.向前计算对于pytorch中的一个tensor，如果设置它的属性，requires_grad为True,那么它将会追踪对于该张量的所有操作

DIONG.·2022-11-20 19:59

PyTorch（壹）：为什么pytorch在反向传播之前要把梯度清零（超详细）

一、为什么要进行梯度清零因为grad在反向传播的过程中是累加的，也就是说上一次反向传播的结果会对下一次的反向传播的结果造成影响，则意味着每一次运行反向传播，梯度都会累加之前的梯度，所以一般在反向传播之前需要把梯度清零

JJJasmine的H君·2022-11-20 19:55

pytorch中的反向传播与梯度累加

使用backward()函数反向传播计算tensor的梯度时，并不计算所有tensor的梯度，而是只计算满足这几个条件的tensor的梯度：1.类型为叶子节点、2.requires_grad=True、

CoolChaiD·2022-11-20 18:52

【pytorch】用cuda（GPU）处理数据

RuntimeError:NoCUDAGPUsareavailable2直接在gpu创建3从cpu转移到gpu4在cuda中训练模型5显存不够的问题5.1使用withtorch.no_grad()&torch.cuda.empty_cache

一起来学深度学习鸭·2022-11-20 18:49

深度学习-pytorch-CUDA out of memory.错误解决方案

只要在验证之前加一个torch.no_grad()就好了，毕竟验证不需要梯度更新。具体用法自己百度，你已经是个成熟的程序猿了，需要自己学会百度了。第二次还是在验证的过程中，tenso

烫烫烫烫烫火锅·2022-11-20 15:57

[Pytorch框架] 4.2.3 可视化理解卷积神经网络

4.2.3可视化理解卷积神经网络背景基于Deconvolution的方法基于Backpropagation的方法Guided-BackpropagationCAM（ClassActivationMap）Grad-CAM

图像算法AI·2022-11-20 14:34

torch.nn里的损失函数：MSE、BCE、BCEWithLogits、NLLLoss、CrossEntropyLoss的用法

loss=nn.MSELoss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output=loss(input,target

zcm0126·2022-11-20 13:33

pytorch测试模型时显存不够的问题

在训练过程中使用了分块训练，但是在测试的时候使用了整张图片输入到网络中，然后就出现了显存不够的问题经验告诉我不应该不够，但是使用了分块训练，我也不知道是不是真的不够一筹莫展之时，发现没有使用torch.no_grad

豪言成笑谈·2022-11-20 12:13

学习笔记--pytorch搭建神经网络及基本概念

定义一个优化器（目前用到adam优化器替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重）3.定义损失函数4.定义完成后进入循环（1）清空优化器梯度信息optimizer.zero_grad

weixin_49041844·2022-11-20 11:22

enumerate用法详解、with torch.no_grad():用法详解、torch.max用法详解、torch.cuda的一些指令、torch.device()的简单用法

目录1.enumerate用法详解：enumerate2.withtorch.no_grad():用法详解：withtorch.no_grad():3.torch.max用法详解：torch.max4.

ad转化器·2022-11-20 06:10

pytorch学习——Tensor

1、Tensor的创建torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False)(1)列表数据importtorchdata

狂奔的菜驰·2022-11-20 04:31

pytorch 张量tensor的自动微分(求导)

将Torch.Tensor属性.requires_grad设置为True，pytorch将开始跟踪对此张量的所有操作。完成计算后，可以调用.backward

k_a_i_and·2022-11-20 02:48

mmlab花朵分类结果展示（2）

花朵分类结果展示Grad-Cam可视化方法模型分析折线图和平均耗时展示计算量展示这一节我们继续上一节讲解训练结果测试与验证。

有理想的打工人·2022-11-20 02:43

迁移学习冻结网络的方法：

说明：pytorch（1-3），TensorFlow（4）finetune就是冻结网络前面的层，然后训练最后一层给优化器传入所有参数，但将要冻结层的参数的requires_grad置为False：optimizer

Wsyoneself·2022-11-20 02:08

Caught RuntimeError in replica 0 on device 0（为什么pytorch多卡跑会报错）

如果你找遍了全网都没找到解决方法，那不妨看看本文：a=torch.nn.Parameter(torch.zeros(dims,1).type(torch.FloatTensor),requires_grad

不困先生说·2022-11-20 01:39

RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 2.

gpu_ids),bert_vocab_file)File"run_RACE.py",line226,inmainconfig.gradient_accumulation_steps,config.max_grad_norm

Arms206·2022-11-20 01:24

pytorch加载预训练模型并固定部分层，训练一段时间再取消固定从头训练

首先加载预训练模型，将不需要训练的层requires_grad设置为False.(如果想要只训练分类层，记得分类成换成与之前不同的名字)state_dict_best=torch.load('.

凡士林vasline·2022-11-20 00:06

二、pytorch核心概念：2.自动微分机制

本博客是阅读eatpytorchin20day第二章的个人笔记自动微分机制1.利用backward方法求导数backward方法求梯度，梯度结果存在变量的grad属性下。

crud_player·2022-11-19 23:42

PyTorch Autograd（backward grad 等PyTorch核心）

文章目录绪论1.PyTorch基础2.人工神经网络和反向传播3.动态计算图（dynamiccomputationalgraph）4.反向函数（Backward()）5.数学：雅可比和向量绪论本人在学PyTorch，对它的计算图产生疑惑。后学习国外一篇博文后，感觉收获颇丰，故转载翻译而来。本文将会主要关注PyTorch计算图相关和autograd类的backward等方面。图1它从不显式计算整个雅可

培之·2022-11-19 23:09

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