我试图在不重新定义a= f(x,y)的情况下做这样的事情:
a = f(x,y)
find gradient of a with respect to x
change x
find gradient of a with respect to x
find gradient of a with respect to y
我尝试了下面的部分示例,但它只是给了我一个错误。有人知道我如何做到这一点而不需要每次都重新定义原始函数吗?
>>> x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
>>> y = 10*x**2
>
我想使用Python2.7(木星笔记本)中的HIPS自动梯度()来寻找参数x。我的前向模型(给定时间点t的观测值作为参数x的函数)是t的分段函数,因此我选择使用autograd.numpy.piecewise函数。我的损失(或目标)函数是一个直进均方误差.我在使用autograd.grad计算自动梯度时遇到了问题。
下面是简单的代码示例:
import autograd.numpy as anp
from autograd import grad
def forward_model(x, t): # it's a rectangular box of width x and heig
我在python中实现了梯度下降的线性回归。为了了解它做得有多好,我将它与scikit-learn的LinearRegression()类进行了比较。由于某些原因,sklearn的平均性能总是超过我的程序MSE 3(我正在使用波士顿房屋数据集进行测试)。据我所知,我目前没有做梯度检查来检查收敛性,但我允许多次迭代,并且将学习速率设置得足够低,使它能够收敛。我的学习算法实现中有什么明显的缺陷吗?这是我的代码:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def getWeights(x):
l
为了练习,我决定写一个梯度下降多项式回归的代码
代码:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.optimize import approx_fprime as gradient
class polynomial_regression():
def __init__(self,degrees):
self.degree = degrees
self.weights = np.random.randn(degrees+1)
self.tr
当我们用PyTorch定义我们的模型时。我们运行不同的#epochs。我想知道在时代的迭代中。以下两段不同顺序的代码段之间有什么区别?这两个片段版本是:
我在教程上找到了
我的主管为项目提供的代码。
教程版本
for i in range(epochs):
logits = model(x)
loss = loss_fcn(logits,lables)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
主管版本
for i in range(epochs):
lo
我可以从看到下面的代码试图做什么。但来自sum的y=torch.sum(x**2)让我感到困惑。对于sum操作,y变成一个只有一个值的张量。我把.backward()理解为计算导数,为什么我们要使用sum并将y降低到一个值呢?
import pytorch
import matplotlib.pyplot as plt
x = torch.linspace(-10.0,10.0,10, requires_grad=True)
Y = x**2
y = torch.sum(x**2)
y.backward()
plt.plot(x.detach().numpy(), Y.detac