详解异常：RuntimeError: 一个用于梯度计算的变量已被就地操作修改的错误在深度学习中，经常会使用自动微分技术（Automatic Differentiation）来计算模型参数的梯度，以进行模型的优化训练...然而，有时我们可能会遇到一个异常：RuntimeError: 一个用于梯度计算的变量已被就地操作修改。本文将详细解释这个异常的原因及解决方法。...但是，如果我们进行原地（inplace）操作，实际上会改变原始变量，从而破坏了计算图的完整性，导致无法正确计算梯度。 具体而言，就地操作是指在不创建新的变量副本的情况下直接修改变量的值。...给出一个示例代码，演示如何避免RuntimeError: 一个用于梯度计算的变量已被就地操作修改的异常。假设我们希望对图像数据进行增强操作，并计算模型参数的梯度。...结论RuntimeError: 一个用于梯度计算的变量已被就地操作修改异常通常是由于就地操作破坏了自动微分的计算图而引起的。
如果通过no_grad或set_grad_enabled禁用梯度计算，则启用梯度计算。这个上下文管理器是线程本地的;它不会影响其他线程中的计算。还可以用作装饰器。...In-place correctness checks所有张量都跟踪应用于它们的就地操作，如果实现检测到一个张量在其中一个函数中被保存为倒向操作，但随后对其进行了就地修改，那么一旦开始倒向传递，就会产生错误...Note返回的张量与原张量共享相同的存储空间。将看到对其中任何一个进行的就地修改，并可能在正确性检查中引发错误。...，使用requires_grad=True，通过与解析梯度w.r.t.张量之间的有限差分计算梯度，检查梯度。...中，通过与解析梯度w.r.t.张量之间的有限差分计算梯度的梯度梯度，检查梯度梯度的梯度梯度。
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。Tensor的梯度将累积到.grad属性中。...每个变量都有一个.grad_fn属性，该属性反应在已创建Tensor的函数上（用户创建的Tensor除外 - 它们的grad_fn为None）。...# 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。...(z, out) # 打印计算输出结果 print(z.grad_fn)# y是一个操作的结果，所以它有一个grad_fn。...z = y * y * 3 # 继续实现复杂的操作 out = z.mean() # 输出z的均值 out.backward() # 实现反向传播 print(x.grad) # 打印梯度 d(out
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。...使用.detach()取消梯度绑定另一种解决方法是使用.detach()方法，它可以取消张量和计算图的关联，从而使得对张量进行的操作不会影响到梯度计算。...可以通过将requires_grad设置为True来为特定的张量开启梯度计算。...然后，我们对张量进行了一系列操作，并执行了反向传播。通过查看张量的grad属性，我们可以得到计算的梯度结果。...除了通过设置requires_grad为True来开启梯度计算外，还可以使用.requires_grad_()方法来就地修改张量的requires_grad属性。
也许您想要执行以下操作之一： 使用新的测试版 API 需要更新 Kubernetes 版本的最新特性 遵循使您的软件保持最新的最佳实践 无论是什么原因，都值得回顾一下您的升级过程，以确保您在升级期间最大限度地减少停机时间...该策略类似下面的可视化动画： 动画显示了 Kubernetes 集群中节点的就地升级 就地升级的优势在于它需要最少的额外计算资源（单个额外节点）。...要消除停机时间，请确保您已配置以下内容： 添加一个 PodDisruptionBudget（请参阅“部署”部分中的说明）。...对于基于仲裁的应用程序，确保运行的副本数永远不会低于仲裁所需的数量（例如，minAvailable: 51%）。 确保您拥有多个副本（至少是暂时的，在升级期间）。...对于基于选举的应用程序，请确保您已配置就绪探测。
，通过从根节点到叶节点跟踪这个图，您可以使用链式法则自动计算梯度。...对于不需要梯度的张量，将此属性设置为False将其从梯度计算DAG中排除。操作的输出张量将需要梯度，即使只有一个输入张量requires_grad=True。...如果您事先知道您不需要这些参数的梯度，那么“冻结”部分模型是很有用的(这通过减少autograd计算带来一些性能好处)。...另外一个常见的用法是微调一个预训练好的网络，在微调的过程中，我们冻结大部分模型——通常，只修改分类器来对新的做出预测,让我们通过一个小示例来演示这一点。...拓展阅读 [就地修改操作以及多线程Autograd]：(https://pytorch.org/docs/stable/notes/autograd.html) [反向模式autodiff的示例]：(https
Opacus提供： 速度：通过利用PyTorch中的Autograd挂钩，Opacus可以计算成批的每个样本的梯度，与依赖微批处理的现有DP库相比，可将数量级的速度提速。...Opacus通过引入PrivacyEngine抽象定义了一个轻量级的API，该抽象既可以跟踪你的隐私预算，也可以处理模型的渐变。你无需直接调用它即可运行，因为它已连接到标准PyTorch优化器。...Opacus通过修改标准的PyTorch优化器来做到这一点，以便在训练过程中实施（和测量）DP。 更具体地说，我们的方法集中在差分私有随机梯度下降（DP-SGD）上。...这种基于样本的计算是构建Opacus的最大障碍之一。与PyTorch的典型操作相比，它更具挑战性，自动毕业计算整个批次的梯度张量，因为这对于所有其他ML用例都是有意义的，并且可以优化性能。...为了克服这个问题，我们使用了高效技术训练标准神经网络时获得所有所需的梯度向量。对于模型参数，我们单独返回给定批次中每个示例的损失梯度。 这是Opacus工作流程的图表，我们在其中计算每个样本的梯度。
用「伴随法」计算模式求解器的梯度 数值求解一个 ODE 通常是通过积分来完成的。多年来，人们发明了很多积分方法，包括简单的 Euler 方法和 Runge-Kutta 方法的高阶变种。...本文提出了一种用 Pontryagin 的「伴随法」计算 ODE 梯度的替代方法。该方法通过求解第二个时间向后增加的 ODE，可以与所有的 ODE 积分器一起使用，并且占用较小的内存。...这个数量伴随着 ODE 的增加。 ? 计算梯度 ? （上述方程要求的第一个梯度）现在可以通过向后求解增强的 ODE 来完成。...归一化流的一个常见应用是变分自动编码器（VAE），它通常假定潜在变量是高斯分布的。这一假设使得 VAE 的输出结果变差，因为它不允许网络学习所需的分布。...通过 ODE 生成时间序列模型 本文提到的第三个应用（可能是最重要的应用），是通过 ODE 进行时间序列建模。作者开始这项工作的动机之一是他们对不规则采样数据的兴趣，如医疗记录数据或网络流量数据。
该模型在能大幅减少降噪扩散概率模型（DDPM）每步降噪所需时间的同时，仍能生成出与人声难以分辨的高质量语音。...这里参考 BDDM [1]，有效的训练方法是用随机梯度下降优化： 其中， 是降噪神经网络（Score Network） 其中，仅有噪声编制与去噪步数 T 是需要预先定义的，其他变量都可以依次计算出...带噪音频通过三次下采样，经过 LReLU 激活与一维卷积计算后，与先前预测输出的卷积核一起，参与 LVC 的区域卷积。...ProDiff ProDiff 是一种快速蒸馏式文本语音合成的模型，其主要创新点来自于训练策略方面： 研究者们首先对文本到语音的扩散参数化进行了初步研究，发现传统扩散模型通过估计数据密度的梯度来生成样本...当减少采样步骤时，由于可感知的背景噪声，质量明显下降。相反，通过使用神经网络直接预测干净数据来参数化去噪模型的方法已证明其在加速复杂分布的采样方面的优势。
1、滑动窗口 滑动窗口模式用于对给定数组或链接列表的特定窗口大小执行所需的操作，例如查找包含全1的最长子数组。滑动窗口从第一个元素开始，一直向右移动一个元素，并根据要解决的问题调整窗口的长度。...通常，约束是你需要就地执行此操作，即使用现有的节点对象并且不使用额外的内存。这是上面提到的模式有用的地方。...此模式一次反转一个节点，其中一个变量（当前）指向链接列表的开头，而一个变量（上一个）将指向你已处理的上一个节点。 ...以锁定步骤的方式，你可以通过将当前节点指向上一个节点来反转该节点，然后再移动到下一个节点。另外，你将更新变量" previous"以始终指向您已处理的上一个节点。...在任何时候，都可以从两个堆的顶部元素计算当前数字列表的中位数。
过去适用于Variables的规则同样适用于Tensor; 当一个操作的任何输入Tensor有requires_grad=True时，autograd开始跟踪历史记录。...x.data的任何变化都不会被autograd跟踪，并且如果在反向传递中需要x，计算出的梯度会出错。...因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会使大的autograd 图保存比我们所需要长的时间。 弃用volatile标记 volatile标志现在已被弃用。...之前，autograd不会跟踪任何涉及Variable（volatile=True）的计算。...编写不限制设备的代码 过去的PyTorch编写不限制设备的代码非常困难（即，可以在没有修改的情况下在启动CUDA和仅使用CPU的计算机上运行）。
这不是一个理想的设计决策，因为这些模型中使用的限制性架构最初是为了在归一化流中进行可追踪的变量变化计算而设计的，但在存在瓶颈的情况下，这种计算是不可能的（Brehmer & Cranmer, 2020）...., 2021）使用的无偏最大似然估计器上，以近似变量变化项的梯度。我们通过用一个高效的单步估计器替换迭代共轭梯度，大大简化了估计器。...后者需要估计变换的雅可比行列式来计算变量变化。传统上，这个行列式的有效计算对归一化流架构施加了两个主要限制：首先，潜在空间必须与数据空间在维度上匹配，排除了瓶颈架构。...这使得替代估计器可以在一次传递中计算，避免了昂贵的共轭梯度迭代。 我们通过在公式（4）中展开导数来实现这一点： 每个求和项只需从自动微分中获得的两个向量-雅可比/雅可比-向量积即可计算。...这对基于耦合流的注入架构并非如此，表明了通过架构的稳定正则化。 5.2 与注入流的比较 我们在CelebA图像（Liu等人，2015年）上将FIF与先前的注入流进行了比较，见表2。
我们专注于具有连续潜在变量的模型，我们采取的方法是使用非中心重参数化来计算所需的梯度（Papaspiliopoulos等人，2003；Williams，1992），结合蒙特卡洛近似——被称为随机反向传播...此外，计算雅可比行列式的梯度涉及若干额外的操作，这些操作也是 O(LD^3)，并且涉及矩阵逆运算，这可能在数值上不稳定。...通过使用推理网络，我们能够形成一个单一的计算图，从而方便地计算推理网络和生成模型的所有参数的梯度。...训练是通过对模型参数 和变分参数 使用随机反向传播，按照经退火的自由能（20）的梯度的蒙特卡罗估计进行的。蒙特卡罗估计是使用每个数据点每个参数更新的潜变量的单个样本来计算的。...我们使用了(Uria 等人，2014)中的二值化数据集。我们在不同的DLGM（深度潜在高斯模型）上训练了40个潜变量，共进行了500,000次参数更新。
变量是一种特殊的操作，它返回持久可变张量的句柄，这些句柄可以被传递给少量特殊的操作，例如 Assign 和AssignAdd（相当于+=），通过这些操作就可以改变这些变量引用的张量。 3....梯度函数可以通过任何操作注册。该函数不仅将沿反向路径计算的部分梯度作为输入，还可以选择正向操作的输入和输出。图5显示了根据图2示例计算的成本梯度。...图 5 计算这些梯度所需的附加值为： [db,dW,dx] = tf.gradients(C,[b,W,x]) 自动梯度计算会使优化更加复杂化，尤其是内存使用。...如上所述，我们通常通过梯度下降来训练机器学习模型，并将梯度计算表示为数据流图的一部分。当模型包含控制流操作时，我们必须在相应的梯度计算中考虑它们。...类似地，带有 while-loop 的模型的梯度计算需要知道进行了多少次迭代，并且还将依赖于在这些迭代期间计算的中间值。目前依然采用重写计算图技术来记录梯度计算所需的值。
第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。 教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...它提供了可访问且高效的高级用户体验。 如果你是研究人员，则可能不希望不使用这些内置模块，例如图层和训练循环，而是创建自己的模块。当然，Keras允许你执行此操作。...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。...Callback fit的简洁功能之一（内置了对样本加权和类加权的支持）是你可以使用回调轻松自定义训练和评估期间发生的情况。
这意味着你的代码不再需要变量封装器。...对 x.data 的任何更改都不会被 autograd 跟踪，如果在反向过程中需要 x，那么计算出的梯度将不正确。...另一种更安全的方法是使用 x.detach（），它将返回一个与 requires_grad = False 时共享数据的 Tensor，但如果在反向过程中需要 x，那么 autograd 将会就地更改它...因此，总损失将会张量及其历史梯度的累加，这可能会需要更多的时间来自动求解梯度值。 ▌弃用volatile 新版本中，volatile 标志将被弃用且不再会有任何作用。...▌编写一些不依赖设备的代码 先前版本的 PyTorch 很难编写一些设备不可知或不依赖设备的代码（例如，可以在没有修改的情况下，在CUDA环境下和仅CPU环境的计算机上运行）。
2018年，中国香港浸会大学异构计算实验室与MassGrid合作，通过研究提出一种可用于低带宽网络的全局Top-k稀疏化的分布式同步SGD算法，并通过实验论证出在低带宽网络下也能高效进行AI训练。...数据并行的分布式同步随机梯度下降（S-SGD）方法是训练大规模神经网络常用的优化器之一。...为了克服通信的性能瓶颈，可以通过使用更大的mini-batch来增加工作负载从而降低通信与计算比，或者减少每次通信过程中所需的通信量： 一方面，许多大批量SGD技术已经提出了一些优化策略来提高mini-batch...在模型/梯度压缩技术中，Top-k稀疏化是关键方法之一，它可以将每个节点梯度稀疏到约为原来的千分之一（即 99.9%的梯度置为零而无需传输这些零值）。...AllReduce操作效率很低，特别是P对通信性能的影响。
： 创建b的乘法操作在a的每个“层”上进行了广播。...如果您的源张量已启用自动求导（如果它是一组学习权重或从涉及权重的计算派生而来，则通常会启用），那么您将获得所需的结果。...打印c，我们看不到计算历史，也没有requires_grad=True。 detach()方法将张量与其计算历史分离。它表示，“接下来的操作就好像自动求导已关闭一样。”...每个这样的局部偏导数的完整表达式是通过计算图中以我们试图测量梯度的变量结尾的每条可能路径的局部梯度的乘积之和。...制作一个分离的副本让我们可以继续前进。 自动求导和原地操作 到目前为止，在本笔记本中的每个示例中，我们都使用变量来捕获计算的中间值。自动求导需要这些中间值来执行梯度计算。
为了记录和获得前向通过的梯度，装饰器函数和损失函数都在tf.GradientTape上下文管理器中运行，可以从中计算梯度并将其应用于模型变量。...tf.GradientTape的目的是记录用于自动微分的运算，或者用于计算运算或计算相对于其输入变量的梯度。 这可以通过使用tf.GradientTape作为上下文管理器来完成。...为此，所有前向通过操作都记录在磁带上，并且为了计算这些操作的梯度，将磁带向后播放然后丢弃。 这里要注意的重要一点是，特定的tf.GradientTape模型只能计算一个梯度。...这样可以确保将所有计算结果记录在梯度磁带上。 然后，针对模型中的所有可训练变量计算梯度。 一旦计算出梯度，就可以在将其传递给优化器以将其应用于模型变量之前执行任何所需的梯度截断，归一化或变换。...要使用tf.custom_gradient装饰器，我们必须定义一个函数，该函数既返回所需的计算结果，又返回计算的梯度。
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