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PyTorch技术点整理

为什么我们有的数据放在CPU上，有的放在GPU上，在图像处理的时候，我们需要对其中设计的数据进行合理的分配，比如我们在进行数据读取和数据预处理的时候，可能会优先放在CPU上来进行操作。...=True) # requires_grad=True表示加入到反向传播图中参与计算 x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) y = x...2、grad VS grad_fn grad:该Tensor的梯度值，每次在计算backward时都需要将前一时刻的梯度归零，否则梯度值会一直累加。...=True) x = torch.rand(2, 2, requires_grad=True) b = torch.rand(2, 2, requires_grad=True)...Blur为模糊，模糊的意义在于拍摄图片的时候可能是摄像头上有雾气时拍摄的图片，为了让模型能够对这些图片依然鲁棒的时候，应该做这种操作。

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pytorch 自定义卷积核进行卷积操作

一 卷积操作：在pytorch搭建起网络时，大家通常都使用已有的框架进行训练，在网络中使用最多就是卷积操作，最熟悉不过的就是 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels..., kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核，比如高斯核，发现是行不通的...二 需要自己定义卷积核的目的：目前是需要通过一个VGG网络提取特征特后需要对其进行高斯卷积，卷积后再继续输入到网络中训练。 三 解决方案。...=False) def forward(self, x): x1 = x[:, 0] x2 = x[:, 1] x3 = x[:, 2]...=False) return F.conv2d(tensor_image,self.weight,1,1) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

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pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现

1、detach()返回一个新的Variable，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个Variable永远不需要计算其梯度..._grad_fn = None　　　　 return result可见函数进行的操作有：将grad_fn设置为None将Variable的requires_grad设置为False如果输入 volatile...sum()操作并进行backward()，则会报错：import torcha = torch.tensor([1, 2, 3.], requires_grad=True)print(a.grad)out...当这种情况发生时，在backward的时候，pytorch就会报错。这种机制保证了，如果你用了in-place operations，但是在backward过程中没有报错，那么梯度的计算就是正确的。...的值设置为None,这样m就不会再与前一个节点x关联，这里的关系就会变成x, m -> y,此时的m就变成了叶子结点然后会将m的requires_grad设置为False，这样对y进行backward(

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Pytorch的基本介绍及模型训练流程

torch.Tensor 是 Pytorch 最主要的库，当设置它的属性 .requires_grad=True，那么就会开始追踪在该变量上的所有操作，而完成计算后，可以调用 .backward() 并自动计算所有的梯度...而如果是希望防止跟踪历史（以及使用内存），可以将代码块放在 with torch.no_grad(): 内，这个做法在使用一个模型进行评估的时候非常有用，因为模型会包含一些带有 requires_grad...False，表示是否进行洗牌打乱操作)，一般训练集设为True，验证集和测试集设为False num_workers(int类型，表示加载数据的时候使用几个子进程)，默认为0，表示使用主进程，推荐和CPU...，将模组添加到里面，在前向传播时，会按照添加的顺序逐一执行容器内的模组。...表示在原数据上操作，False表示新建一个对象计算。

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PyTorch 学习笔记

具体来说，我们可以在张量创建时，通过设置 requires_grad 标识为 Ture ，那么 autograd 将会追踪对于该张量的所有操作，当完成计算后可以通过调用 backward()，来自动计算所有的梯度....], requires_grad=True) >>> y = torch.tensor([2., 3., 4.], requires_grad=True) >>> z = 3 * x**2 + 2 *...一些注意点： 要想使 x 支持求导，必须让 x 为浮点类型，定义时应该是 [1., 2., 3.] 而不是 [1, 2, 3]。 在求导时，只能是标量对标量，或者标量对向量/矩阵求导。...一些其它问题 在官方文档中，有这么一段代码，它使用了 backward 中的 gradient 参数，刚开始没搞懂这是什么意思，为什么前面明明报错了，加进去一个参数又好了？....], requires_grad=True) b = torch.tensor([6., 4.], requires_grad=True) Q = 3*a**3 - b**2 external_grad

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Pytorch autograd,backward详解

: 设置为True则表示该Tensor需要求导 grad: 该Tensor的梯度值，每次在计算backward时都需要将前一时刻的梯度归零，否则梯度值会一直累加，这个会在后面讲到。...在介绍为什么使用之前我们先看一下源代码中backward的接口是如何定义的： torch.autograd.backward( tensors, grad_tensors=None, retain_graph...retain_graph: 通常在调用一次backward后，pytorch会自动把计算图销毁，所以要想对某个变量重复调用backward，则需要将该参数设置为True create_graph: 当设置为...$$ 那么我们只要想办法把矩阵转变成一个标量不就好了？...结果解释如下： [4ch17jvks1.png] 总结： 说了这么多，grad_tensors的作用其实可以简单地理解成在求梯度时的权重，因为可能不同值的梯度对结果影响程度不同，所以pytorch弄了个这种接口

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Automatic differentiation package - torch.autograd

它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s，对于该张量，应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。...在这种模式下，即使输入requires_grad=True，每个计算的结果都将是requires_grad=False。当使用enable_grad上下文管理器时，此模式没有效果。...detach_()将张量从生成它的图中分离出来，使它成为一片叶子。视图不能在适当位置分离。grad这个属性在默认情况下是None，并且在第一次调用reverse()为self计算梯度时变成一个张量。...这允许查看在引擎盖下使用了哪些维度，并使用prof.key_average (group_by_input_shape=True)对它们进行进一步分组。请注意，形状记录可能会扭曲您的分析数据。...model(x)Forward-backward correlation在Nvidia Visual Profiler中查看使用emit_nvtx创建的概要文件时，很难将每个后向操作与相应的前向操作关联起来

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【Pytorch 】笔记二：动态图、自动求导及逻辑回归

在这里插入图片描述 2.计算图 2.1 计算图 前面已经整理了张量的一系列操作，而深度学习啊，其实就是对各种张量进行操作，随着操作的种类和数量的增大，会导致各种想不到的问题，比如多个操作之间该并行还是顺序执行...下面我们看看y对w进行求导的过程： ? y对w求导，就是从计算图中找到所有y到w的路径。把各个路径的导数进行求和。...True False False False gradient: tensor([5.]) tensor([2.])...这里会发现个 zero_()，这里有个下划线，这个代表原位操作，后面第三条会详细说。 依赖于叶子节点的节点，requires_grad 默认为 True，这是啥意思？ ?...好了，原位操作差不多理解了吧。 其实比较简单。那么为什么叶子节点不能进行原位操作呢？ 先看看叶子节点进行原位操作是怎么回事？下面这个报错： ? 这是为什么呢？

1.7K50

在pytorch中停止梯度流的若干办法，避免不必要模块的参数更新

属性2、在优化器中设置不更新某个模块的参数，这个模块的参数在优化过程中就不会得到更新，然而这个模块的梯度在反向传播时仍然可能被计算。...tensor.detach()tensor.detach()的作用是： tensor.detach()会创建一个与原来张量共享内存空间的一个新的张量，不同的是，这个新的张量将不会有梯度流流过，这个新的张量就像是从原先的计算图中脱离...(detach)出来一样，对这个新的张量进行的任何操作都不会影响到原先的计算图了。...即便输入的张量属性是requires_grad=True, torch.no_grad()可以将所有的中间计算结果的该属性临时转变为False。...()上下文管理器范围内计算的中间变量的属性requires_grad才会被转变为False，在该管理器外面计算的并不会变化。

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pytorch中autograd以及hook函数详解

5) # requires_grad=False by default >>> z = torch.randn((5, 5), requires_grad=True) >>> a = x + y >>...> a.requires_grad False >>> b = a + z >>> b.requires_grad True 这是官方的示例程序，只要有一个tensor的requires_grad设置为...输入的梯度进行计算的时候会执行，注意hook函数中的grad_input和grad_output参数格式不可以改变，但是在hook函数中可以对grad_input参数进行修改并返回一个新的自定义的grad_input...注意当输入或者输出为多个时，grad_input和grad_output也会变成多个，格式为tuples。...在平时设计神经网络的时候并没有特意去设置require_grad这个参数，这是为什么。因为我们平时进行训练的是神经网络的权重，神经网络的权重才是我们要训练的参数，并不是输入也不是其他东西。

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pytorch中autograd以及hook函数详解

) # requires_grad=False by default >>> z = torch.randn((5, 5), requires_grad=True) >>> a = x + y >>>...a.requires_grad False >>> b = a + z >>> b.requires_grad True 这是官方的示例程序，只要有一个tensor的requires_grad设置为True...输入的梯度进行计算的时候会执行，注意hook函数中的grad_input和grad_output参数格式不可以改变，但是在hook函数中可以对grad_input参数进行修改并返回一个新的自定义的grad_input...注意当输入或者输出为多个时，grad_input和grad_output也会变成多个，格式为tuples。...在平时设计神经网络的时候并没有特意去设置require_grad这个参数，这是为什么。因为我们平时进行训练的是神经网络的权重，神经网络的权重才是我们要训练的参数，并不是输入也不是其他东西。

3.3K100

Pytorch中requires_grad_(), detach(), torch.no_grad()的区别

requires_grad为True时，表示需要计算Tensor的梯度。requires_grad=False可以用来冻结部分网络，只更新另一部分网络的参数。...requires_grad=True时，自动求导会记录对Tensor的操作，requires_grad_()的主要用途是告诉自动求导开始记录对Tensor的操作。...detach() detach()函数会返回一个新的Tensor对象b，并且新Tensor是与当前的计算图分离的，其requires_grad属性为False，反向传播时不会计算其梯度。...True时，不使用torch.no_grad()，c.requires_grad为True，使用torch.no_grad()时，b.requires_grad为False，当不需要进行反向传播时（推断...）或不需要计算梯度（网络输入）时，requires_grad=True会占用更多的计算资源及存储资源。

5.5K10

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

在旧版本中Variable和Tensor的区别在于，Variable可以进行误差的反向传播，而Tensor不可以。 ? Variable默认的requires_grad也是False。...为什么使用torch.Tensor()不可以直接指明requires_grad=True呢，但是可以通过显示指定a.requires_grad=True。...我的理解是常量和变量之间是可以互相转换的，当将requires_grad通过(数据.requires_grad=True)后，该常量已经变成了变量。...变量属于可训练参数，在训练过程中其值会持续变化，也可以人工重新赋值，而常数的值自创建起就无法改变。 ?...会发现，其实是新建了一个变量，并不是将原始的常量变为了变量、 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。

2.2K52

Pytorch-自动微分模块

torch.autograd模块的一些关键组成部分： 函数的反向传播：torch.autograd.function 包含了一系列用于定义自定义操作的函数，这些操作可以在反向传播时自动计算梯度。...requires_grad属性：在创建张量时，可以通过设置requires_grad=True来指定该张量是否需要进行梯度计算。...这样在执行操作时，PyTorch会自动跟踪这些张量的计算过程，以便后续进行梯度计算。...控制梯度计算 我们可以通过一些方法使 requires_grad=True 的张量在某些时候计算时不进行梯度计算。 ...当调用f.backward()`时，PyTorch会自动计算`f`关于`x`的梯度，并将结果存储在`x.grad`中。这样，我们就可以使用这个梯度来更新`x`的值，以便最小化损失函数`f`。

11010

解决a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation

这个错误通常出现在我们试图对梯度开启的张量进行原地（in-place）操作时。 在PyTorch中，张量（Tensor）有一个​​requires_grad​​属性，用于指示是否需要计算梯度。...默认情况下，这个属性是False，我们需要通过设置​​requires_grad=True​​来为某个张量开启梯度计算。 原地操作是指直接在原有张量上进行修改，而不创建新的副本。...该上下文管理器可以暂时禁用梯度计算，在进行原地操作时不会触发错误。...在PyTorch中，张量（Tensor）的​​requires_grad​​​属性是一个布尔值，用于指示是否需要计算梯度。此属性用于追踪张量上的操作，并在需要时自动计算梯度。...当​​requires_grad​​​被设置为True时，每个操作都会自动跟踪梯度信息，并将这些信息保存到张量的​​.grad​​属性中。

1.4K50

PyTorch 1.0 中文文档：自动求导机制

译者：冯宝宝 本说明将概述autograd（自动求导）如何工作并记录每一步操作。了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它，因为它将帮助你编写更高效，更清晰的程序，并可以帮助您进行调试。...反向排除子图 每个张量都有一个标志：requires_grad，允许从梯度计算中细致地排除子图，并可以提高效率。 requires_grad 只要有单个输入进行梯度计算操作，则其输出也需要梯度计算。...相反，只有当所有输入都不需要计算梯度时，输出才不需要梯度计算。如果其中所有的张量都不需要进行梯度计算，后向计算不会在子图中执行。...=False by default >>> z = torch.randn((5, 5), requires_grad=True) >>> a = x + y >>> a.requires_grad False...>>> b = a + z >>> b.requires_grad True 当你想要冻结部分模型或者事先知道不会使用某些参数的梯度时，这些标志非常有用。

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PyTorch5:torch.nn总览&torch.nn.Module

为什么要这么做呢？ 你可能会疑惑为什么需要这两个功能如此相近的模块，其实这么设计是有其原因的。...以后若没有特殊说明，均在引入模块时省略 torch 模块名称。 ---- 创造一个模型分两步：构建模型和权值初始化。而构建模型又有“定义单独的网络层”和“把它们拼在一起”两步。...定义单独的网络层在 __init__ 函数中实现，把定义好的网络层拼接在一起在 forward 函数中实现。...containing:  tensor([[ 0.1533, -0.2574]], requires_grad=True),  Parameter containing:  tensor([-0.1589...], requires_grad=True)] 3. torch.nn.Sequential ---- 这是一个序列容器，既可以放在模型外面单独构建一个模型，也可以放在模型里面成为模型的一部分。

1.2K30

PyTorch 60分钟入门系列之自动求导

如果你将属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪所有的操作。当你完成了计算过程，你可以调用.backward()，之后所有的梯度计算都是自动的。...这在评估模型时特别有用，因为该模型可能具有require_grad = True的可训练参数，但我们不需要梯度值。 还有一个类对于autograd实现非常重要：一个Function。...# 打印x的值 y = x + 2 # 对x张量进行计算操作 print(y) # 打印y值 print(y.grad_fn) # y是一个操作的结果，所以它有一个grad_fn。...) # True False True True False False True 梯度（Gradients） 让我们使用反向传播...x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) # 创建一个张量并设置`requires_grad = True`来跟踪计算 y = x + 2 # 对x张量进行计算操作

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