注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

  2. 今天小编就为大家分享一篇浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：174080
    • 提供者：weixin_38698018

  1. PyTorch 导数应用的使用教程

  2. 前言 由于机器学习的基本思想就是找到一个函数去拟合样本数据分布,因此就涉及到了梯度去求最小值,在超平面我们又很难直接得到全局最优值,更没有通用性,因此我们就想办法让梯度沿着负方向下降,那么我们就能得到一个局部或全局的最优值了,因此导数就在机器学习中显得非常重要了 基本使用 tensor.backward()可以及自动将梯度累加积到tensor.grad上 x = torch.ones(3,3) print(x.requires_grad) x.requires_grad_(True) pr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：73728
    • 提供者：weixin_38647925

  1. pytorch的梯度计算以及backward方法详解

  2. 基础知识 tensors： tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。 import torch import numpy as np # 方式一 x = torch.randn(2,2, requires_grad=True) # 方式二 x = torch.autograd.Variab

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：96256
    • 提供者：weixin_38637272

  1. 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

  2. 正常来说backward( )函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿。 对标量自动求导 首先，如果out.backward()中的out是一个标量的话（相当于一个神经网络有一个样本，这个样本有两个属性，神经网络有一个输出）那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。 import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38565480

  1. Pytorch反向求导更新网络参数的方法

  2. 方法一：手动计算变量的梯度，然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad = True) # 定义输出 d = torch.mean(w1) # 反向求导 d.backward() # 定义学习率等参数 lr = 0.001 # 手动更新参数 w1.data.zero_() # BP求导更新参数之前,需先对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38746574

  1. 利用torch.autograd.Function自定义层的forward和backward

  2. 当我们在Pytorch中想自定义某一层的梯度计算时，可以利用torch.autograd.Function来封装一个class，此时可以我们可以自己在backward方法中自定求解梯度的方法，也适用于不可导函数的backward计算。 这个函数的源代码可以从如下链接获取： https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/autograd/function.html 首先给出一个官方提供的demo: class Exp(torch.autograd.F

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38701640

  1. Pytorch_learning:参考https-源码

  2. Pytorch_learning 该存储库为深度学习研究人员提供学习教程代码 PyTorch是基于Python的科学计算软件包，可实现两个广泛的目的： 替代NumPy，以使用GPU和其他加速器的功能。 一个自动微分库，对实现神经网络很有用。 与大多数其他深度学习库一样，PyTorch支持标量函数（或具有多个输出的函数的向量雅各比积）的逆模式自动微分，这是通常用于区分单个标量损失的深度学习应用程序最重要的自动微分形式。 您就像直接执行张量操作一样编写代码； 但是，用户无需操作Tensors

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42102401

  1. 教育学-源码

  2. 教育学 这是一个用于教学目的的库，它说明了具有反向模式微分（反向传播）的动态计算图的极小实现，用于计算梯度。 以下三项准则可以激励实施中的设计选择： 尽可能模仿PyTorch的API。 简单forward / backward的操作（在numpy数组上操作）。 运行操作时构建的动态计算图。 该图书馆受到其他几个类似项目的启发。 适当时在源中提供特定的确认。 通过Karpathy ：一个教学实施autograd 用法 在examples/toy_half_sum ，您将找到一个基本的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_42144366

  1. pytorch中的自定义反向传播,求导实例

  2. pytorch中自定义backward()函数。在图像处理过程中，我们有时候会使用自己定义的算法处理图像，这些算法多是基于numpy或者scipy等包。 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中，能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢。下面的代码展示了这个功能` import torch import numpy as np from PIL import Image from torch.autograd import gradcheck class Bic

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38564990