https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 摘要 本文求解 softmax + cross-entropy 在反向传播中的梯度...相关 配套代码, 请参考文章 : Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播 有关 softmax 的详细介绍, 请参考 : softmax...函数详解及反向传播中的梯度求导 有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数 系列文章索引 : https://blog.csdn.net.../oBrightLamp/article/details/85067981 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑....y1,s2t=1∑kyt−y2,⋯,sit=1∑kyt−yi)∂xi∂e=sit=1∑kyt−yi 结论: 将 softmax 和 cross-entropy 放在一起使用
https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现..., 求梯度的时候也是一起考虑....softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布,...已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ?
PyTorch中如何实现自定义激活函数？ 在PyTorch中实现自定义激活函数的步骤如下： 创建类并继承nn.Module：首先，需要创建一个类来实现激活函数。...实现前向传播和反向传播：对于常用的激活函数，如Sigmoid，需要实现其前向传播和反向传播。前向传播阶段，简单地将输入数据传递给激活函数；反向传播阶段，根据激活函数的导数计算梯度。...实现自定义激活函数的关键在于创建一个继承自nn.Module的类，实现forward()方法，并根据需要处理梯度传播和反向传播。...如何在PyTorch中高效地管理和优化参数？...(), lr=0.001) # 前向传播、损失计算、反向传播和优化过程请参考前面完整示例的训练循环部分。
现在，神经网络被称为通用函数逼近器，也就是说，它们有能力表示这个宇宙中任何复杂的函数。计算这个具有数百万个参数的通用函数的想法来自优化的基本数学。...方法 为了了解每个算法在实际中是如何工作的，我们将使用一个凸二次函数。我们将对每个算法进行固定次数的迭代(20次)，以比较它们在达到最优点时的收敛速度和轨迹。...下面给出了为此任务选择的函数的方程，以及使用Matplotlib绘制的函数的三维图和级别集。 ? ?...在这个算法中，使用当前梯度(gt)乘以一些称为学习率的因子来更新当前权值。更新规则的公式如下所示。 ?...移动类似梯度的动量的平均值，并使用梯度的平方来调整学习速率，如RMSprop)。更精确地说，Adam算法执行如下- ?
我们将深入研究神经网络的前向传播和反向传播过程，以理解如何计算预测值并调整权重以优化模型。...我们将通过示例代码演示反向传播算法的关键步骤。...，如梯度下降法和Adam优化器，以及它们在训练神经网络中的作用。...以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...演示如何在模型编译中选择适当的损失函数。
PyTorch 使用动态计算图，这是其核心特性之一，提供了极大的灵活性和直观性。 计算图的基本概念 计算图是一种图形化的表示方法，用于描述数据（Tensor）之间的操作（如加法、乘法）关系。...在 PyTorch 中，每当对 Tensor 进行操作时，都会创建一个表示该操作的节点，并将操作的输入和输出 Tensor 连接起来。 节点（Node）：代表了数据的操作，如加法、乘法。...理解反向传播和梯度计算的细节是至关重要的，它不仅帮助我们更好地理解神经网络是如何学习的，还能指导我们进行更有效的模型设计和调试。 反向传播的基础 反向传播算法的目的是计算损失函数相对于网络参数的梯度。...在 PyTorch 中，这通常通过在损失函数上调用 .backward() 方法实现。 链式法则： 反向传播基于链式法则，用于计算复合函数的导数。在计算图中，从输出到输入反向遍历，乘以沿路径的导数。...自定义自动微分函数 PyTorch 允许用户通过继承 torch.autograd.Function 来创建自定义的自动微分函数，这为复杂或特殊的前向和后向传播提供了可能。
回归问题：通常使用均方误差损失。 前向传播和反向传播： 前向传播：指的是数据在神经网络中的正向流动，即从输入层经过每一层的计算，直到输出层。...反向传播：是与前向传播相对的过程，用于计算损失函数相对于网络参数的梯度。这是通过链式法则完成的，从输出层开始，逆向传递至输入层。...为什么使用PyTorch要定义前向传播：在PyTorch中，定义forward函数是为了指定模型如何接收输入并产生输出。PyTorch自动处理反向传播，但需要用户定义前向传播的逻辑。...梯度计算的位置：梯度计算是在反向传播的过程中进行的。在前向传播过程中，我们计算模型的输出；在反向传播过程中，我们计算如何调整模型的参数以减少损失。...均方误差损失 # 反向传播，计算梯度 loss.backward() # 打印第一个线性层的梯度 print(model[0].weight.grad) 运行结果： 在这个例子中，我们创建了一个简单的模型
在本文中，我将自己用过、学过的东西整理出来供大家参考。 在这篇文章中，我将主要讨论 PyTorch 框架。有部分工具尚未包括在 PyTorch（1.0 版本）中，因此我也写了自定义代码。...累积梯度意味着，在调用 optimizer.step() 实施一步梯度下降之前，我们会对 parameter.grad 张量中的几个反向运算的梯度求和。...如果损失在训练样本上要取平均，我们还需要除以累积步骤的数量。 以下是使用梯度累积训练模型的要点。...基本思路是沿着模型将梯度在小组件中进行反向传播，以额外的前馈传递为代价，节约存储完整的反向传播图的内存。...我们也需要分配损失标准计算，计算损失并进行反向传播。 幸而，张航开源了一个名为 PyTorch-Encoding 的 PyTorch 包，它包含了这些定制的并行化功能。
在这篇博客中，将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。 1. 数据集加载 在这里，我将使用来自 sklearn 库的乳腺癌数据集。这是一个简单的二元类分类数据集。...让我们看看如何在 PyTorch 中编写用于逻辑回归的自定义模型。第一步是用模型名称定义一个类。这个类应该派生torch.nn.Module。...model=Logistic_Reg_model(n_features) 现在，需要定义损失函数和优化算法。在 Pytorch 中，可以通过简单的步骤选择并导入所需的损失函数和优化算法。...我们需要为此使用适当的激活函数。 对于优化器，选择 SGD 或随机梯度下降。SGD 算法，通常用作优化器。还有其他优化器，如 Adam、lars 等。 优化算法有一个称为学习率的参数。...所以，我在这个循环中写的任何内容都不会导致权重发生变化，因此不会干扰反向传播过程。
此处的批量大小为100。 ? 因此，我们根据需要从卷积运算中获得了输出，并且我掌握了有关如何在我设计的任何神经网络中使用此层的足够信息。...我们可以collate_fn在DataLoader中使用 参数，该参数使我们可以定义如何在特定批次中堆叠序列。...2.在每次迭代中，我们使用 model(x_batch) 3.我们使用 loss_criterion 4.我们使用loss.backward()通话反向传播该损失。...model.eval().请注意，我们不会在评估模 式下反向传播损失。 到目前为止，我们已经讨论了如何用于 nn.Module创建网络以及如何在Pytorch中使用自定义数据集和数据加载器。...自定义损失功能 定义自定义损失函数仍然是小菜一碟，只要您在损失函数中使用张量运算就可以了。例如，这是 customMseLoss ? 您可以像以前一样使用此自定义损失。
人们普遍认为，机器学习之所以能够快速发展，是因为研究者们使用了第三方框架（如PyTorch、TensorFlow）来解析ML代码。...我们看到，损失性能指标Tf/Tb值为0.211，这表明在验证实验损失的过程中，正向梯度的速度是反向传播的四倍以上。...在损失空间，他们得到一个比率 Tf /Tb=0.514，这表明在验证损失的实验中，正向梯度的速度比反向传播的速度要快两倍。...他们在PyTorch中从零开始，实现了正向模式的自动微分系统，且完全不依赖PyTorch中已有的反向传播。...他们比较了正向梯度和反向传播的运行时间和损失消耗等等，证明了在一些情况下，正向梯度算法的速度比反向传播快两倍。
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。 ?...这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...确实在PyTorch参数中是Tensor子类，当与Module api一起使用时，它们具有非常特殊的属性，可以自动将自身添加到Module参数列表中，并会出现在在parameters（）迭代器中。...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...此处的最后一个微小区别是，当PyTorch在向后传播中更新权重和偏差参数时，以更隐蔽和“魔术”的方式实现自动差异/自动graf时，我们需要确保不要继续让PyTorch从最后一次更新操作中提取grad，这次明确调用
和前面NumPy的例子类似，我们使用PyTorch的tensor，手动在网络中实现前向传播和反向传播： # -*- coding: utf-8 -*- import torch dtype = torch.float...这张计算图使得在网络中反向传播时梯度的计算十分简单。 这听起来很复杂，在实践中使用起来非常简单。...这个例子中，我们自定义一个自动求导函数来展示ReLU的非线性。...的子类来实现我们自定义的autograd函数， 并完成张量的正向和反向传播。...由于每个前向传播构建一个动态计算图， 我们可以在定义模型的前向传播时使用常规Python控制流运算符，如循环或条件语句。
详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式 本文我们将讲解如何用自定义cuda算子搭建一个简单的神经网络，并实现反向传播，进行模型训练。...，功能是搭建了一个PyTorch模型，并且调用了自定义的cuda算子，实现了自定义的反向传播函数，最终完成训练。...前向传播接收多个参数，第一个固定为ctx，用来存储反向传播中可能会用到的一些上下文，比如input和一些前向过程中的中间变量等等，其他参数随你定。...第二个是grad_output，也就是最终的损失函数对前向传播的返回值求导的结果。在我们这里的模型中，令 那么自定义cuda算子实现的就是 这一步，而grad_output就是 。...我们自定义的cuda算子反向传播的导数就是 和 ，然后根据链式求导法则就可以得到损失函数对每个参数的导数了。
在该算法中根据损失函数相对于给定参数的梯度来对参数（模型权重）进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch 实现了一个名为 torch.autograd的内置反向自动微分引擎。...将梯度累积在各自的张量.grad属性中，并且使用链式法则，一直传播到叶张量。 每次迭代都会重新创建计算图，这使得我们可以使用Python代码在每次迭代中更改计算图的形状和大小。...这使得我们可以使用Python代码在每次迭代中更改计算图的形状和大小。 0x02 示例 下面我们通过两个例子来进行解读，之所以使用两个例子，因为均来自于PyTorch 官方文档。...前向传播时候，Q是最终的输出，但是在反向传播的时候，Q 却是计算的最初输入，就是反向传播图的Root。...该对象知道如何在前向计算函数，以及如何在反向传播步骤中计算其导数。对反向传播函数的引用存储在grad_fn张量的属性中。
事实上，我们可以将训练过程中的元损失的梯度反向传播到初始的模型权重和/或优化器的参数。...我们可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等现代框架来计算二阶导数，不过在实践中，我们通常不考虑二阶导数，而只是通过模型权重进行反向传播（元反向传播图中的黄色 ■），以降低复杂度。...现在我们有了一个模型，它包含一个我们想要进行训练的权重集合，我们将使用该集合解决这两项任务： 在元前馈步骤中：我们使用这个模型计算（损失函数的）梯度，并作为优化器的输入来更新模型参数； 在元反向传播步骤中...：我们使用这个模型作为反向传播优化器参数梯度（从元损失中计算得到）的路径。...在实践中，这意味着，我们想要在元前馈中包含一个很长的训练过程，以及很多时间步；同时我们还需要将每一步的参数（黄色■）和梯度（绿色■）保存在内存中，这些参数和梯度会在元反向传播中使用到。
反向传播与梯度计算 当我们执行完前向计算后，接下来要做的就是通过反向传播计算梯度。梯度是指损失函数相对于输入变量的导数，用于指示在给定点处损失函数如何变化。 假设我们想计算 y 对 x 的梯度。...这一步非常重要，因为在反向传播中，只有标量的梯度才能正确地传递。如果 y 不是标量，PyTorch 会对其进行求和，以确保反向传播的正确性。...在训练过程中，模型的参数会通过反向传播计算梯度，并使用优化器（如 SGD、Adam 等）更新这些参数。...) # 更新参数 optimizer.step() 在这段代码中，我们创建了一个简单的线性模型，并使用 MSE 作为损失函数。...通过反向传播计算梯度后，优化器会自动更新模型的参数，使损失逐渐减小。 9. 总结 PyTorch 的自动求导机制是深度学习中非常重要且强大的工具。
PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来加载、转换和管理数据集。在本篇博客中，我们将探讨如何使用PyTorch加载数据集，以便于后续的模型训练和评估。...在每个迭代中，模型将根据批大小从训练数据中选择一小批样本来执行前向传播和反向传播，然后更新模型参数。作用：Batch Size控制了每次参数更新的规模。较大的批大小可以加速训练，但可能需要更多内存。...DataLoader的参数dataset：这是你要加载的数据集的实例，通常是继承自torch.utils.data.Dataset的自定义数据集类或内置数据集类（如MNIST）。...计算损失：使用损失函数计算预测值与实际标签之间的损失。打印损失值：输出当前训练批次的损失值。反向传播：通过优化器的backward()方法计算梯度。...模型的训练是通过反向传播算法来更新模型参数以减小损失。在训练循环中，你可以观察损失值的变化，以了解模型的训练进展。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
第二周 讲座 A 部分：我们从理解什么是参数化的模型开始，然后讨论什么是损失函数。之后我们会涉及基于梯度的方法以及这些方法是如何被应用到传统神经网络中的反向传播算法中。...最后，我们会学习如何使用PyTorch实现一个神经网络以及讨论一种反向传播的更广义的形式。 讲座 B 部分：我们从一个反向传播的具体例子开始，进而讨论Jacobian矩阵的维度。...我们使用卷积核的关键是通过堆叠和滑动。我们先通过手写推导理解一维卷积，然后使用PyTorch学习卷积核的维度以及一维和二维卷积例子中的输出宽度。...更多地，我们使用PyTorch学习自动梯度和自定义梯度是如何运作的。 第六周 讲座A部分：我们讨论过卷积神经网络的三个应用。我们从数字识别开始，然后到5位邮政编码识别。...在「物体识别」中，我们讨论了如何在面部检测设置中使用多尺度体系结构。最后,我们看到卷积网也在机械人视觉系统和在城市环境中的「图像语义分割」中，這些也作为其中之一的具体例子中实际用到。
# 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 计算损失 loss = compute_loss() # 反向传播...# 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 计算损失 loss = compute_loss() # 反向传播...自定义损失函数 介绍: 可以通过继承torch.nn.Module类来创建自定义的损失函数。..., target in train_loader: optimizer.zero_grad() # 使用 autocast 将前向传播、损失计算和反向传播放在混合精度环境中...PyTorch中的自动微分(Autograd) 介绍: PyTorch中的Autograd 模块提供了自动微分的功能,可以方便地计算梯度。
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