requires

将pytorch中变量的梯度为 nan 的替换成 1 还是 0？

替换成0，则变量保持不动0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000

培之·2024-02-20 06:25

PyTorch detach()：深入解析与实战应用

PyTorchdetach()：深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与梯度传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在

高斯小哥·2024-02-14 08:29

torch.no_grad

PyTorch里的requires_grad、volatile及no_gradrequires_grad=True要求计算梯度requires_grad=False不要求计算梯度withtorch.no_grad

He_Yu·2024-02-09 22:08

PyTorch：torch.linspace

函数定义：torch.linspace(start,end,steps=100,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

地球被支点撬走啦·2024-02-05 09:32

Pytorch: torch.linspace等间隔数值函数

torch.linspace(start,end,steps=100,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)参数说明

湫兮之风·2024-02-05 09:59

PyTorch自动微分机制的详细介绍

具体来说，当你在一个张量上调用.requires_grad=True时，PyTorch会开始跟踪该张量及其所有依赖项的操作历史，形成一个反向传播所需的计算图。然后通过调用.b

科学禅道·2024-01-30 18:10

PyTorch 之 rand() 与 randn() 函数

torch.rand()torch.rand(*sizes,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False

JNU freshman·2024-01-28 08:31

Pytorch自动求导机制

PyTorch框架可以帮我们计算好反向传播，需要求导的，可以手动定义示例：#先构造一个随机的三行四列矩阵，两种方法都可以#方法1x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)

何仙鸟·2024-01-23 10:14

[pytorch]Variable(x.data, requires_grad=False) 报错NameError: name ‘Variable‘ is not defined

loss=self.loss_fn(x_reconstuct,Variable(x.data,requires_grad=False))NameError:name‘Variable’isnotdefined

徐心兰·2024-01-20 14:32

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

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

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

Pytorch框架学习笔记

torch.long）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

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

1、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

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

pytorch梯度更新方法

一、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

importtorchx=torch.randn(10,5,requires_grad=True)y=torch.randn(10,5,requires_grad=True)z=torch.randn(

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

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

torch 如何在迭代训练中，只计算参数梯度，不更新参数。并且将参数的梯度保存到列表，这个列表的值不随着梯度清零而跟着变为零

在使用torch.autograd.backward()计算梯度后，可以通过设置参数的requires_grad属性为False来阻止参数更新。

高山莫衣·2023-12-06 09:00

torch.ones()的简单理解

torch.ones—PyTorch2.1documentation二、函数解析torch.ones(*size,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

可keke·2023-12-05 10:53

学习率设置(写给自己看）

importtorchimportnumpyasnpfromtorch.optimimportSGDfromtorch.optimimportlr_schedulerfromtorch.nn.parameterimportParametermodel=[Parameter(torch.randn(2,2,requires_grad

编程被我拿捏住了·2023-12-05 02:39

detach()、data、with no_grad()、requires_grad之间关系

detach、data、withno_grad、requires_grad之间关系一.requires_grad属性1.requires_grad的作用探讨2.结论：二.detach()方法三.withtorch.no_grad

不堪沉沦·2023-12-03 13:18

多层感知机

relu函数importtorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.relu(x

CODING_LEO·2023-12-03 12:01

2_pytorch_变量

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])#Variable相当于一个搭建的图纸，requires_grad

我是刘管家·2023-11-23 06:17

2020-02-15

线性回归笔记requires_grad和backward参见https://www.cnblogs.com/kevin-red-heart/p/11340944.html所有tensor都有的属性.意为自动求导注意点

柠檬酸的很·2023-11-20 22:10

pytorch:张量概念与创建的api

：2维张量Variable数据类型(torch.autograd中数据类型，用来封装Tensor)：data:被封装的Tnsorgrad:data的梯度grad_fn:Tensor的函数，用来计算导数requires_grad

Rui@·2023-11-15 21:25

Torch-张量

参考链接data:被包装的Tensorgrad_fn:创建Tensor所使用的Function，是自动求导的关键，因为根据所记录的函数才能计算出导数requires_grad:指示是否需要梯度，并不是所有

6小贱·2023-11-13 16:22

【深度学习】pytorch——Autograd

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~深度学习专栏链接：http://t.csdnimg.cn/dscW7pytorch——AutogradAutograd简介requires_grad计算图没有梯度追踪的张量

今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:38

pytorch每日一学19(torch.ones()与torch.ones_like())创建全为1的tensor

torch.ones(*size,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)->Tensortorch.ones

Fluid_ray·2023-11-06 12:26

pytorch每日一学18(torch.zeros_like())创建与指定tensor形状相等的全0tensor

第18个方法torch.zeros_like(input,*,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False,memory_format=torch.preserve_format

Fluid_ray·2023-11-06 12:26

PyTorch 从tensor.grad 看 backward（权重参数）和 gradient accumulated

1.新建一个自变量tensorximporttorchx=torch.ones(1,requires_grad=True)print(x)1.输出：tensor([1.],requires_grad=True

培之·2023-11-04 11:14

简单线性回归模型（复习一下前向传播和反向传播）

__version__x=torch.rand(3,4,requires_grad=True)xtensor([[0.9795,0.8240,0.6395,0.1617],[0.4833,0.4409,0.3758,0.7234

Che_Che_·2023-10-27 22:47

pytorch学习经验(一) detach, requires_grad和volatile

在跑CIN的代码时,将batch_size从10一路降到2,依然每执行sample就爆显存.请教师兄后,发现问题出在这一句上:在进行sample的时候,不止保存之前的变量fake,而且还保存了fake前所有的梯度.计算图进行累积,那样不管有多大显存都是放不下的.之后,在self.G(real_x,target_c)[0]后面加上了.detach(),代码就可以顺利运行了.查阅pytorch的官方文

nowherespyfly·2023-10-26 18:09

pytorch学习第三篇：梯度

梯度计算importtorchx=torch.rand(3,4,requires_grad=True)b=torch.rand(4,3,requires_grad=True)print(x,b)y=x@

小~小·2023-10-21 04:28

【记录】复刻 pytorch nn.CrossEntropyLoss()

linzip(output,label):loss+=-1*x[l]+torch.log(torch.exp(x).sum())returnloss/countoutput=torch.randn(10,5,requires_grad

摸鱼真快乐·2023-10-19 15:32

PyTorch基础教程（四）PyTorch 的计算图和自动求导机制

为记录张量梯度，首先需要在创建张量的时候设置一个参数requires_grad=True,意味着这个张量将会加入到

旗狼-回不去的明天·2023-10-11 21:57

自动求导机制+线性回归试水笔记（Pytorch）

手动定义求导矩阵方法一：x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)方法二：x=torch.randn(3,4)x.requires_grad=True计算流程x=torch.rand

NPU_Li·2023-10-11 21:54

自动求导，计算图示意图及pytorch实现

pytorch实现x1=torch.tensor(3.0,requires_grad=True)y1=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)a=x1**2b=3*ac=

雪可问春风·2023-10-11 21:52

机器学习实践入门（四）：pytorch框架初探

动态图，方便调试pytorch的基本组成元素tensor基本运算Tensor(requires_grad=True)Variablennpytorch构建神经网络P

橘の月半喵·2023-10-11 02:42

如何理解pytorch中的“with torch.no_grad()”？

torch.no_grad()方法就像一个循环，其中循环中的每个张量都将requires_grad设置为False。

Zephyr H·2023-10-09 04:50

【Pytorch笔记】4.梯度计算

importtorchw=torch.tensor([1.],requires_grad=True)x=torch.tensor([2.],requires_grad=True)a=torch.add

xhyu61·2023-10-03 23:43

Pytorch学习进度记录

device:所在设备，cuda/cpurequires_grad:是否需要梯度pin_memory:是否存于锁页内存torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad

Artintel·2023-10-02 19:43

pytorch_autograd v1.backward()+variable.grad

pt_gradient#gradientablevariablew=torch.normal(0,0.01,size=(2,1),requires_grad=True)b=torch.zeros(1,requires_grad

Great_GNU&linux·2023-09-25 11:47

Pytorch

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])variable=Variable(tensor,requires_grad

一叶之坤·2023-09-24 21:56

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

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

《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

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