本小节主要介绍梯度的调试，应用梯度下降法最主要的就是计算梯度，但很有可能计算梯度程序没有错但是求得的梯度是错误的，这个时候就需要使用梯度调试的方式来发现错误。...一 梯度的调试 前几个小节介绍了什么是梯度下降法，在使用梯度下降法的过程中最重要的就是求出定义的损失函数在某一个参数θ上的梯度值。...，如果J的复杂度非常高的话，每求一次梯度都将消耗非常多的时间，也正因为如此，这种方法作为调试的手段，也就是说我们还没有完成我们算法的时候，可以在取出的小数据量上使用这种调试梯度的方法得到最终的结果，那么我们就可以知道这个结果肯定是对的...，然后再使用推导公式的方式来看最终所求的梯度和使用调试梯度的方法所求出来的梯度是不是能够对上。...二 实现梯度的调试 ? ? ? ?
本文首发于知乎答主小磊在「PyTorch有哪些坑/bug？」下的回答，AI 研习社获原作者授权转载。 分享一下我最近的踩坑经历吧。...loss最复杂的部分 由于公式较为复杂， 决定用风格和numpy相似的pytorch来实现。 再由于torch是动态图，而且 Python的for循环很慢， 所以打算全用Tensor操作。...全是白的 分析一下grad中99.97%的是nan, 人家loss都好人一个 你梯度怎么就成了nan! 数学上不成立啊！ ? 可视化分析 loga(grad)的结果 遂开始了漫长的DEBUG之路。...分别Backpropagation后，将凶手精准定位了导致nan的loss。 进一步分析，果然是pyTroch的BUG。整理好BUG后， 就提交到了pytorch 的 GitHub上了。...回想着一路下来，还好用的是动态图的pyTorch， 调试灵活，可视化方便，若是静态图，恐怕会调试得吐血，曾经就为了提取一个mxnet的featrue 麻烦得要死。
PyTorch 张量都有其数据类型（dtype）、形状（shape）和存储设备（device），这些属性定义了张量如何存储和操作数据。...with torch.no_grad(): # 执行一些不需要梯度的大规模操作 large_tensor_operation()4.3 调试与错误处理调试张量操作中的错误是深度学习开发中的一项重要技能...# 假设我们有一个复杂的操作链z = some_complex_operation(x)# 如果我们需要检查梯度print(z.grad_fn) # 查看生成 z 的操作# 如果我们需要调试，可以使用....grad 属性x.backward() # 计算梯度print(x.grad) # 查看 x 的梯度 [ 抱个拳，总个结 ] 在本文中，我们深入探讨了 PyTorch 中张量（Tensor）的各个方面...调试与错误处理：介绍了调试张量操作中错误的策略和使用 .grad 进行调试的技巧。通过这些知识点的学习和实践，你将能够更加自如地在 PyTorch 框架中进行深度学习模型的开发和研究。
本文将详细介绍这个错误的原因以及如何解决它。错误原因出现这个错误的原因是 PyTorch 的 torch.Tensor 类没有定义默认的 __repr__ 方法。...通过自定义 __repr__ 方法，我们可以根据具体情况提供更有用的信息，以便更好地理解和调试我们的自定义张量类或模型类。...通过调用 backward 方法，PyTorch 将自动计算 z 对 x 的梯度，并将梯度存储在 x.grad 中。...张量的其他功能除了上述介绍的基本功能外，torch.Tensor 还具有许多其他强大的功能，如索引和切片操作、形状变换、数学函数、统计函数、线性代数函数等。...这样，我们就能够更方便地打印和显示 Torch 张量对象的内容，以便进行调试和开发任务。 希望本文对解决这个错误和理解如何自定义 __repr__ 方法提供了帮助。谢谢阅读！
此版本的软件包文档可从http://pytorch.org/docs/0.2.0/获取 我们引入了期待已久的功能，如广播、高级索引、高阶梯度梯度，最后是分布式PyTorch。...目录： •张量广播（numpy样式） •张量和变量的高级索引 •高阶梯度 •分布式PyTorch（多节点训练等） •神经网络层和特征：SpatialTransformers、WeightNorm、EmbeddingBag...等 •torch 和 autograd的新应用：矩阵相乘、逆矩阵等 •更容易调试，更好的错误信息 •Bug修复 •重要的破损和解决方法 张量广播（numpy样式） 简而言之，如果PyTorch操作支持广播...此外，每个torch函数列出了其文档中的广播语义。 张量和变量的高级索引 PyTorch现在支持NumPy样式的高级索引的子集。...这使得索引策略更灵活，而不需要调用PyTorch的索引[Select, Add, ...]函数。
为了帮助调试这些问题，PyTorch提供了torch.autograd.set_detect_anomaly(True)函数，用于启用自动微分异常检测。...当该函数被调用时，PyTorch会在自动微分过程中启用异常检测机制。如果检测到梯度计算错误，PyTorch将会抛出一个带有详细信息的异常，以便于问题的定位和修复。...这对于调试复杂的模型或计算图非常有用，特别是当我们无法直接检测到问题的根源时。 需要注意的是，启用异常检测机制可能会带来一定的性能开销，因为PyTorch需要额外的计算和保存计算图中的一些信息。...启用该功能后，PyTorch会在梯度计算过程中检测异常，并以详细的异常信息帮助我们定位和解决问题。 在开发和调试复杂的模型或计算图时，启用异常检测机制可以帮助我们快速发现问题。...下面我们将给出一个示例代码，展示在训练一个复杂模型时如何使用这个函数。
& Distributed setups》介绍了如何使用梯度累积。...必要时打开调试工具 PyTorch 提供了很多调试工具，例如 autograd.profiler、autograd.grad_check、autograd.anomaly_detection。...请确保当你需要调试时再打开调试器，不需要时要及时关掉，因为调试器会降低你的训练速度。 14....使用梯度裁剪 关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题，已经有一些实验和理论证实，梯度裁剪（gradient = min(gradient, threshold)）可以加速收敛。...HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子，说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法，如 AMP 也可以用。
& Distributed setups》介绍了如何使用梯度累积。...分布式训练文档地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html 11 设置梯度为 None 而不是 0 梯度设置为. zero_grad...13 必要时打开调试工具 PyTorch 提供了很多调试工具，例如 autograd.profiler、autograd.grad_check、autograd.anomaly_detection。...请确保当你需要调试时再打开调试器，不需要时要及时关掉，因为调试器会降低你的训练速度。...HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子，说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法，如 AMP 也可以用。
使用自动混合精度（AMP） PyTorch 1.6 版本包括对 PyTorch 的自动混合精度训练的本地实现。...& Distributed setups》介绍了如何使用梯度累积。...必要时打开调试工具 PyTorch 提供了很多调试工具，例如 autograd.profiler、autograd.grad_check、autograd.anomaly_detection。...请确保当你需要调试时再打开调试器，不需要时要及时关掉，因为调试器会降低你的训练速度。 14....HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子，说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法，如 AMP 也可以用。
本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。...上一章中的网络由使用PyTorch数值运算构建的简单线性模型组成。...当sigmoid函数的输出值接近于0或1时，sigmoid函数前一层的梯度接近于0，由于前一层的学习参数的梯度接近于0，使得权重不能经常调整，从而产生了无效神经元。...· ReLU有一个缺点，即当一个很大的梯度进行反向传播时，流经的神经元经常会变得无效，这些神经元称为无效神经元，可以通过谨慎选择学习率来控制。...我们将在第4章中讨论调整学习率的不同方式时，了解如何选择学习率。 4．Leaky ReLU Leaky ReLU尝试解决一个问题死角，它不再将饱和度置为0，而是设为一个非常小的数值，如0.001。
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度...；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。...这为用户提供了更好的梯度计算可视化，使用户可以容易地对梯度进行编辑和调试。...Tangent 在调试和设计机器学习模型上有如下特征： 易于调试反向传播过程 快速编辑和调试梯度 正向模式（Forward mode）自动微分 高效的 Hessian 向量内积（Hessian-vector...products） 代码优化 本文对 Tangent API 进行了概述，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。
然后，将展示如何使用更好的机制来捕获调试信息、在训练期间实时监控常见问题、发现问题后及时干预以防止发生进一步的错误及浪费计算机资源。...更高层次的框架，如TensorFlow、PyTorch、MXNet和其他框架，对底层程序代码进行封装，并提供一种设计和训练模型的简便方法。当减少代码复杂度时，一定程度上提升了调试的困难度。...smdebug 开源库方式 可以在 TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet或XGBoost 等编写的训练代码中加入 smdebug 开源库相关代码，以进行调试。...在本地环境中使用 debugger rules 下面的代码将演示如何定义一个名为CustomGradientRule的规则。...通过该规则检查梯度的绝对平均值是否大于某个阈值，如果没有指定阈值，则阈值为10。
对设备上的二进制大小进行重大改进； 通过 TorchElastic 向 PyTorch Core 上游提供对弹性容错训练的本地支持； PyTorch RPC 框架的更新，以支持 GPU 的大规模分布式训练...此外，除了 PyTorch 1.9 的发布，该团队还发布了 PyTorch 库的主要更新。...为了帮助调试和编写程序，PyTorch 1.9 包含了 torch.use_determinstic_algorithms option。...这是训练、调优或调试 PyTorch 模型所必需的。它支持在非冻结图形上语义无效的图形融合，例如 fusing Conv-BN。...推理模式 API 可以显着提高推理工作负载的速度，同时保持安全并确保永远不会计算出不正确的梯度。
f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解...、调试和修改的梯度代码。...这为用户提供了更好的梯度计算可视化，使用户可以容易地对梯度进行编辑和调试。...Tangent 在调试和设计机器学习模型上有如下特征： 易于调试反向传播过程 快速编辑和调试梯度 正向模式（Forward mode）自动微分 高效的 Hessian 向量内积（Hessian-vector...products） 代码优化 本文对 Tangent API 进行了概述，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。
对设备上的二进制大小进行重大改进； 通过 TorchElastic 向 PyTorch Core 上游提供对弹性容错训练的本地支持； PyTorch RPC 框架的更新，以支持 GPU 的大规模分布式训练...此外，除了 PyTorch 1.9 的发布，该团队还发布了 PyTorch 库的主要更新。...为了帮助调试和编写程序，PyTorch 1.9 包含了 torch.use_determinstic_algorithms option。...这是训练、调优或调试 PyTorch 模型所必需的。它支持在非冻结图形上语义无效的图形融合，例如 fusing Conv-BN。...新 API 支持现有的 profiler 功能，与 CUPTI 库（仅限 Linux）集成，跟踪设备 CUDA 内核，并支持长期运行作业，例如： 推理模式 API 可以显着提高推理工作负载的速度，同时保持安全并确保永远不会计算出不正确的梯度
这使得PyTorch在处理复杂模型时更具灵活性，并且对于研究人员来说，更易于理解和调试。 在发布后的几年里，PyTorch迅速在科研社区中取得了广泛的认可。...易于调试 由于PyTorch的动态性和Python性质，调试PyTorch程序变得相当直接。你可以使用Python的标准调试工具，如PDB或PyCharm，直接查看每个操作的结果和中间变量的状态。...强化学习 强化学习是一种学习方法，其中智能体通过与环境的交互来学习如何执行任务。PyTorch的动态计算图和易于使用的API使得其在实现强化学习算法时表现出极高的效率。 5....2.3 自动求导 在深度学习中，我们经常需要进行梯度下降优化。这就需要我们计算梯度，也就是函数的导数。在PyTorch中，我们可以使用自动求导机制（autograd）来自动计算梯度。...PyTorch实战案例 在这一部分中，我们将通过一个实战案例来详细介绍如何使用PyTorch进行深度学习模型的开发。
它还支持 GPU 加速、分布式训练以及各类优化任务，同时还拥有许多更简洁的特性。以下是作者关于如何利用 PyTorch 的一些说明，里面虽然没有包含该库的所有细节或最优方法，但可能会对大家有所帮助。...而且根据使用 Python 列表和元组等数据结构的习惯，我们可以使用相似的索引方式进行取值或赋值。...PyTorch 的方法是使用户能控制设备，这对简单示例来说有些麻烦，但是可以更容易地找出张量所在的位置——这对于 a）调试很有用，并且 b）可有效地使用手动化设备。...默认情况下，PyTorch 会累加梯度，在单次迭代中没有足够资源来计算所有需要的梯度时，这种做法非常便利。...PyTorch 使用一种基于 tape 的自动化梯度（autograd）系统，它收集按顺序在张量上执行的运算，然后反向重放它们来执行反向模式微分。
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