grad 第5页

【李沐深度学习笔记】自动求导实现

自动求导#创建变量importtorchx=torch.arange(4,dtype=torch.float32)#只有浮点数才能求导#计算y关于x的梯度之前，需要一个地方存储梯度x.requires_grad

魔理沙偷走了BUG·2023-09-24 16:47

app埋点分析 PHP,GitHub - JayChou/AndroidTracker: Android端无埋点统计方案

初始化在工程根目录的build.grad

xpf769815576·2023-09-24 03:40

Pollux: Co-adaptive Cluster Scheduling for Goodput-Optimized Deep Learning（论文笔记）

文章目录问题DL训练的Goodput建模统计效益建模系统吞吐量建模TgradT_{grad}Tgrad建模TsyncT_{sync}Tsync结合TgradT_{grad}Tgrad和TsyncT_{sync

可姆可汗·2023-09-23 20:35

后端开发需要安装哪些软件/插件？

例如，对于Java开发，可以安装Maven或Grad

·2023-09-20 12:21

Pytorch 从入门到实战总结零基础句句标注

importtorch需要求导的，可以手动定义#方法1x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)#

encoding=“utf-8”·2023-09-20 04:00

vue 通过后台数据制作进度条效果

item.yl}}mm/*里层div*/.line_{background-color:azure;height:.8rem;border-radius:10px;background:linear-grad

啊翔呀·2023-09-19 05:31

model.eval，torch.no_grad,以及torch.cuda.empty_cache

withtorch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作，以起到加速和节省显存的作用。

xx_xjm·2023-09-17 21:20

PyTorch深度学习（二）【反向传播、用pytorch实现线性回归】

所有的数值都保存在tensor里面，data和grad分别用来保存权重本身的值和损失函数对权重的导数。定义好了tensor，就可以建立计算图了。代码：importtorchx_data=[1.0,2

每天都是被迫学习·2023-09-17 06:17

torch.nn.Parameter()函数

引言在很多经典网络结构中都有nn.Parameter()这个函数，故对其进行了解pytorch官方介绍：语法结构：torch.nn.parameter.Parameter(data=None,requires_grad

梦在黎明破晓时啊·2023-09-16 22:46

清华大学LightGrad-TTS，且流式实现

https://arxiv.org/abs/2308.16569代码地址：https://github.com/thuhcsi/LightGrad数据支持：针对BZNSYP和LJSpeech提供训练脚本针对Grad-TTS

语音之家·2023-09-16 09:05

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.2 参数管理

(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand(size=(2,4))net(X)tensor([[-0.3771],[-0.3822]],grad_fn

AncilunKiang·2023-09-16 07:56

pytorch-lightning的trainer的optimaze_step的详细分析

on_train_batch_startoptimaze_steptraining_stepon_before_zero_gradscaler.scale(loss)将loss放大on_before_backwardmodel.backward梯度反传on_after_backwardscaler.unscale_(optimizer)将grad

wzy-666·2023-09-16 07:54

pytorch学习（7）——神经网络优化器torch.optim

学习链接：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html1.1优化器基类使用时必须构造一个优化器对象，它将保存当前状态，并将根据计算的梯度（grad）更新参数。

阳排·2023-09-15 10:21

Android项目报错:Could not resolve all artifacts for configuration ‘:classpath‘.

Couldnotresolveallartifactsforconfiguration‘:classpath’.Couldnotresolveorg.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib-jre8:1.2.0.Requiredby:…本来项目的build.grad

hayhead·2023-09-15 02:02

Python中的上下文管理器

目录1.上下文管理协议2.常见的上下文管理器2.1open()2.2torch.no_grad()3.异常处理3.1try...except...else...finally4.contextlib4.1contextmanager4.2closing4.3suppress5

Iareges·2023-09-14 23:54

Gradle DSL method not found: 'android()' 和 buildToolsVersion is not specified 的解决办法。

在根目录下的build.grad

黑山老雕·2023-09-14 20:49

5. 自动求导

importtorchx=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)#等价于

Gosling123456·2023-09-14 19:33

optimizer和loss.backward()相关函数

optimizer.zero_grad()#梯度清零(一定要先进行梯度清零，这样tensor里面的grad就不会累加)loss.backward()是用来求导的optimizer.step()一般来说根据求来的导数进行梯度下降算法来更新参数上面的顺序步骤不能变

小宋加油啊·2023-09-14 12:05

3-Pytorch张量的运算、形状改变、自动微分

张量的算数运算4一个元素的张量可以使用tensor.item()方法转成标量5torch.from_numpy()和tensor.numpy()6张量的变形7张量的自动微分8使用withtorch.no_grad

知识推荐号·2023-09-13 22:15

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.8 数值稳定性和模型初始化

梯度消失%matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True

AncilunKiang·2023-09-13 21:58

【神经网络】ANN中梯度消失和梯度爆炸的原因

梯度消失（爆炸）是指随着人工神经网络(ANN)层数的增加，前面各层的梯度grad(E(w))会逐渐减小，最后逐渐趋向于0。

AI和金融模型·2023-09-13 13:21

diffusion-TTS : ProDiff & FastDiff

文章目录Grad-TTS:ADiffusionProbabilisticModelforText-to-SpeechDiffGAN-TTS:High-FidelityandEfficientText-to-SpeechwithDenoisingDiffusionGANsFastDiff

林林宋·2023-09-12 16:29

Diffusion-VITS：VITS与Grad-TTS的融合

Grad-TTS的核心思想：把diffusion当做一个postnet（或者Plug-In）用于特征增强。因此，它可以是一种通用模块应用于任何网络中，典型的作为FastSpeech2的后处理模块。

语音之家·2023-09-12 16:55

pytorch（b站小土堆学习笔记P16）

损失函数和反向传播常用loss函数1.L1LOSSloss=nn.L1Loss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(

Wall-E99·2023-09-12 09:32

PyTorch学习之自动微分

Tensor的属性设置属性说明.requires_grad=True开始跟踪针对tensor的所有操作.backward()自动计算所有梯度.

坐在墙上的猫·2023-09-12 09:30

torch.nn用法

函数原型为torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq

qq_38196982·2023-09-11 17:55

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam安装mmcv数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集补充一个知识点：torch.jit两种保存方式摘要论文翻译：https

静静AI学堂·2023-09-11 13:47

Pytorch面试题整理（2023.09.10）

局部微调：加载了模型参数后，只想调节最后几层，其他层不训练，也就是不进行梯度计算，pytorch提供的requires_grad使得对训练的控制变得非常简单。

完美屁桃·2023-09-11 09:51

[论文必备]梯度加权的类激活热力图（Grad-CAM）可视化以及踩坑经历分享

本篇文章分享一下实现方法和踩坑经历~友情提示：全文3万多字，包含代码分块讲解，步骤超级详细，可以先点再慢慢看哦~目录一、什么是Grad-CAM二、Grad-CAM的原理⭐三、yolov5结合Grad-CAM

路人贾'ω'·2023-09-08 10:27

【Apollo学习笔记】——规划模块TASK之PIECEWISE_JERK_NONLINEAR_SPEED_OPTIMIZER(二)

OptimizeByNLP1.get_nlp_info()定义问题规模2.get_bounds_info()定义约束边界约束3.get_starting_point()定义初值4.eval_f()求解目标函数5.eval_grad_f

yuan〇·2023-09-07 23:34

Grad-CAM，即梯度加权类激活映射 (Gradient-weighted Class Activation Mapping)

Grad-CAM，即梯度加权类激活映射(Gradient-weightedClassActivationMapping)，是一种用于解释卷积神经网络决策的方法。

：）�东东要拼命·2023-09-07 17:46

Grad-CAM 小陈读paper系列（摘要加引言）

我们的方法——梯度加权类激活映射（Grad-CAM），使用任何目标概念的梯度（例如“狗”甚至标题的logits），流入最终的卷积层以产生粗略的定位图，突出显示图像中的重要区域来预测概念。

：）�东东要拼命·2023-09-07 17:12

FasterViT实战：使用FasterViT实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文翻译：https://blog.csdn.net/m0_47867638

静静AI学堂·2023-09-05 00:27

深度学习--微积分&自动求导

x=torch.arange(4.0)print("x=",x)#x=tensor([0.,1.,2.,3.])x.requires_grad_(True)#等价于`x=torch.arange(4.0

零度畅想·2023-09-04 22:48

flutter Could not get unknown property ‘ndkVersion’

forobjectoftypecom.android.build.gradle.internal.dsl.BaseAppModuleExtension解决方法是在flutter-3.7.2\packages\flutter_tools\gradle\flutter.grad

早起的年轻人·2023-09-04 21:24

pytorch基础知识

2.1张量scalarvectormatrixtensor（维度是无限的）tensor参数：dtype,device,requires_grad,pin_memory（拿空间换时间）importtorch

fof920·2023-09-04 02:18

PyTorch在backward时自动抛弃中间变量梯度的解决办法

希望以后可以一直注意到这个问题，就是PyTorch的图在进行backward的时候是不保存中间变量的grad的，因此在之后用.grad去查看梯度来检查梯度传播是无效的。

药柴·2023-09-03 20:27

＜5＞【深度学习 × PyTorch】“自动微分”机制 | 通俗理解 pytorch中的autograd、backward | 实例详解tensors、grad_tensors

“考研的那段日子。就似仿佛走了一年的夜路，在太阳升起前那一刻，最不舍的就是陪伴我的点点星光。谢谢这一路上遇到的所有人，谢谢你听过我的故事，希望将来它能带给你一点勇气，让你能够选择去坚持或者放弃什么。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云

追光者♂·2023-09-02 17:27

【Pytorch笔记】1. tensor的创建

参考视频：深度之眼官方账号：01-02-张量简介与创建torch.tensor()b=torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False

xhyu61·2023-09-01 23:53

Cause: failed to decrypt safe contents entry: javax.crypto.BadPaddingException: Given final block...

javax.crypto.BadPaddingException:Givenfinalblocknotproperlypadded.Suchissuescanariseifabadkeyisusedduringdecryption.错误原因：在appbuild.grad

不朽大叔丶·2023-09-01 05:26

Gradle for android -dependencies

File->ProjectStructure->app->dependencies->+>ModuleDependices->选择模块，确认2.将bb的build.grad

crossroads·2023-08-30 14:24

torch.randn()

torch.randn()中的四个数分别为：size：输出张量的形状dtype：输出张量的数据类型device：输出张量所在的设备requires_grad：是否对输出张量进行求导torch.rand(

理不理解·2023-08-30 03:54

Pytorch.tensor 相关用法

Torch.tensor.backward()方法的使用举例理解optimizer.zero_grad(),loss.backward(),optimizer.step()的作用及原理Autograd:

[[Night Knight]]·2023-08-29 21:07

Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

错误Can'tcallnumpy()onTensorthatrequiresgrad.Usetensor.detach().numpy()instead.原因变量带有梯度，直接将其转换为numpy数据将破坏计算图，因此numpy拒绝进行数据转换，实际上这是对开发者的一种提醒。如果自己在转换数据时不需要保留梯度信息，可以在变量转换之前添加detach()调用。解决方法在CPU上y.numpy()--

AI浩·2023-08-28 22:24

yolov8热力图可视化

安装pytorch_grad_campipinstallgrad-cam自动化生成不同层的bash脚本#循环10次，将i的值从0到9foriin$(seq013)doecho"Runningiteration

图像处理大大大大大牛啊·2023-08-27 05:09

pytorch torch: slice赋值以及clone不会截断梯度

下面代码tensorb的梯度能不能正常传递给aa=torch.tensor([1,2,3]).float()a.requires_grad_()b=a.new_full((4,),0)b[[1,2,3]

吃熊的鱼·2023-08-26 19:41

pytorch统计模型参数量并输出

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

xidaoliang123·2023-08-26 02:21

torch.gather函数的理解

torch.gather官方文档gather函数的定义为：torch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad=False,out=None)→Tensor不常用的暂时不关注

马小李23·2023-08-24 17:46

pytorch2 AutoGrad

from__future__importprint_functionimporttorchx=torch.randn(3,3,requires_grad=True)print(x.grad_fn)C:\

闪闪发亮的小星星·2023-08-23 10:59

【Pytorch】梯度裁剪——torch.nn.utils.clip_grad_norm_的原理及计算过程

文章目录一、torch.nn.utils.clip_grad_norm_二、计算过程三、确定max_norm众所周知，梯度裁剪是为了防止梯度爆炸。

Cpsu·2023-08-20 15:02

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