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一文理解PyTorch：附代码实例

PyTorch ? 首先，我们需要介绍一些基本概念。 在深度学习中，张量无处不在。嗯，谷歌的框架被称为TensorFlow是有原因的，那到底什么是张量? ? 张量 ?...这就是requires_grad=True参数的作用。它告诉PyTorch我们想让它为我们计算梯度。 你可能想为一个参数创建一个简单的张量，然后把它发送到所选择的设备上，就像我们处理数据一样，对吧?...如果我们使用不同的优化器，或者损失，甚至模型，它会改变吗?如果不是，我们如何使它更通用? 好吧，我想我们可以说所有这些代码行执行一个训练步骤，给定这三个元素(优化器、损失和模型)、特性和标签。...__len__(self):它应该简单地返回整个数据集的大小，这样，无论什么时候采样它，它的索引都被限制在实际大小。...你注意到我们用Numpy数组构建了我们的训练张量，但是我们没有将它们发送到设备上吗?所以，它们现在是CPU张量!为什么?

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Pytorch autograd,backward详解

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...Use 'grad_tensors' instead.也就是说这个参数后面版本中应该会丢弃，直接使用grad_tensors就好了。...好了，参数大致作用都介绍了，下面我们看看pytorch为什么设计了grad_tensors这么一个参数，以及它有什么用呢？...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...参考 PyTorch 中 backward() 详解 PyTorch 的backward 为什么有一个grad_variables 参数?

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pytorch中autograd以及hook函数详解

正文 自动求导求梯度机制相关的一个参数我们应该都熟悉，requires_grad。 当在定义一个tensor的时候并且将requires_grad设置为True。...这是为什么，是因为在自动求导机制中只保存叶子节点，也就是中间变量在计算完成梯度后会自动释放以节省空间，所以上面代码我们在计算过程中只得到了z对x的梯度。...)) 上面代码中我们定义了MyNet()，MyNet()中有两个运算module，然后在input和MyNet()中有使用了hook函数，将其grad打印出来。...发生上面现象的原因其实是pytorch的一个bug，一个问题，在pytorch的issue中有这样一个回答： 大意是我们的hook函数只会绑定在module中最后一个执行函数上，上面的MyNet在forward...后记 说了这么多，回到之前提到的require_grad参数。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。

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pytorch中autograd以及hook函数详解

正文 自动求导求梯度机制相关的一个参数我们应该都熟悉，requires_grad。 当在定义一个tensor的时候并且将requires_grad设置为True。...这是为什么，是因为在自动求导机制中只保存叶子节点，也就是中间变量在计算完成梯度后会自动释放以节省空间，所以上面代码我们在计算过程中只得到了z对x的梯度。...)) 上面代码中我们定义了MyNet()，MyNet()中有两个运算module，然后在input和MyNet()中有使用了hook函数，将其grad打印出来。...发生上面现象的原因其实是pytorch的一个bug，一个问题，在pytorch的issue中有这样一个回答： ?...后记 说了这么多，回到之前提到的require_grad参数。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。

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PyTorch 的 Autograd详解

仔细一想，好像连需要设置 requires_grad=True 的地方好像都没有。有人可能会问，那我们去了解自动求导还有什么用啊？...如果发现文章中有错误或者没有讲清楚的地方，欢迎大家在评论区指正和讨论。...接下来，我们看一下如果要继续进行反向传播，计算图应该是什么样子： 图2：反向计算图 反向图也比较简单，从 loss 这个变量开始，通过链式法则，依次计算出各部分的导数。...对于叶子节点来说，它们的 grad_fn 属性都为空；而对于非叶子结点来说，因为它们是通过一些操作生成的，所以它们的 grad_fn 不为空。 我们有办法保留中间变量的导数吗？...：pytorch中的钩子（Hook）有何作用？

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手把手教你由TensorFlow上手PyTorch（附代码）

和 TensorFlow 相比，我很难弄清 PyTorch 的核心要领。但是随后不久，PyTorch 发布了一个新版本，我决定重新来过。在第二次的学习中，我开始了解这个框架的易用性。...updatew.grad.data.zero_() 你也许注意到我们手动计算了自己的梯度，这样看起来很麻烦，我们能使用优化器吗？...但是你应该可以从最后一段代码中看到重点：我们仍然需要在计算新梯度之前将它手动归零。这是 PyTorch 的核心理念之一。...TensorFlow 使用静态图，这意味着我们是先定义，然后不断使用它。在 PyTorch 中，每次正向传播都会定义一个新计算图。...在这种思路下，PyTorch 设计了两个 flag：requires_grad 和 volatile。第一个可以禁用当前层的梯度，但子节点仍然可以计算。

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教程 | 如何从TensorFlow转入PyTorch

和 TensorFlow 相比，我很难弄清 PyTorch 的核心要领。但是随后不久，PyTorch 发布了一个新版本，我决定重新来过。在第二次的学习中，我开始了解这个框架的易用性。...zero gradients after update w.grad.data.zero_() 你也许注意到我们手动计算了自己的梯度，这样看起来很麻烦，我们能使用优化器吗？...但是你应该可以从最后一段代码中看到重点：我们仍然需要在计算新梯度之前将它手动归零。这是 PyTorch 的核心理念之一。...TensorFlow 使用静态图，这意味着我们是先定义，然后不断使用它。在 PyTorch 中，每次正向传播都会定义一个新计算图。...在这种思路下，PyTorch 设计了两个 flag：requires_grad 和 volatile。第一个可以禁用当前层的梯度，但子节点仍然可以计算。

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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。...autograd中支持就地操作是一件困难的事情，我们在大多数情况下不鼓励使用它们。...请在下面找到一个快速指南，了解发生了什么变化:变量(张量)和变量(张量，requires_grad)仍然按预期工作，但是它们返回的是张量而不是变量。var.data和张量。data是一回事。...它应该是一个匹配类型和位置的张量，包含微分函数w.r.t. self的梯度。这个函数在叶子中积累梯度——您可能需要在调用它之前将它们归零。...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。

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pytorch 要点之雅可比向量积

在本文中，我们将深入探讨PyTorch中的自动微分，并介绍如何使用雅可比向量积（Jacobian Vector Product，JVP）来进行梯度计算，从而优化神经网络的训练过程。 什么是自动微分？...() # 打印导数 print(x.grad) 在这个例子中，我们创建了一个张量x，并指定requires_grad=True，这表示我们想要对x进行自动微分。...PyTorch中的autograd模块提供了autograd.grad函数，使我们能够计算雅可比向量积。...下面是一个简单的例子，演示了如何使用雅可比向量积： import torch # 定义一个变量 x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True) # 定义一个函数...雅可比向量积在训练神经网络中起到关键作用，特别是在使用优化算法进行参数更新时。它能够高效地计算梯度，提高训练速度和稳定性。 结论 PyTorch中的自动微分和雅可比向量积是深度学习中不可或缺的工具。

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深度学习框架中的「张量」不好用？也许我们需要重新定义Tensor了

为了让它起作用，你需要使用 view 或 squeeze 这些我最不喜欢的函数。...（说实话这会儿我已经忘了维度代表什么。） 重点在于无论给定的维度值是多少，代码都会正常运行。这里的注释描述的是在发生什么，但是代码本身在运行时不会报错。...这个例子是我的同事 Tim Rocktashel 在一篇介绍 einsum 的博客文章中提出来的。和原始的 PyTorch 相比，Tim 的代码是更好的替代品。...def random_ntensors(names, num=1, requires_grad=False): tensors = [ntorch.randn(names, requires_grad...如果你感兴趣，我很愿意为构建这个库作出贡献。还有一些想法： 扩展到 PyTorch 之外：我们是否可以扩展这种方法，使它支持 NumPy 和 TensorFlow？

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干货 | PyTorch相比TensorFlow，存在哪些自身优势？

zero gradients after update w.grad.data.zero_() 你也许注意到我们手动计算了自己的梯度，这样看起来很麻烦，我们能使用优化器吗？...但是你应该可以从最后一段代码中看到重点：我们仍然需要在计算新梯度之前将它手动归零。这是 PyTorch 的核心理念之一。...TensorFlow 使用静态图，这意味着我们是先定义，然后不断使用它。在 PyTorch 中，每次正向传播都会定义一个新计算图。...在这种思路下，PyTorch 设计了两个 flag：requires_grad 和 volatile。第一个可以禁用当前层的梯度，但子节点仍然可以计算。...对于我来说，我花了四个小时来掌握其中所有管道的执行原理。 ? 我想在这里添加一些代码，但我认为上图足以解释它的基础理念了。PyTorch 开发者不希望重新发明轮子，他们只是想要借鉴多重处理。

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半小时学会 PyTorch Hook

提到 hook，我首先想起的是动画《小飞侠》里滑稽的 captain hook，满满童年的回忆促使我 P 了张题图：虎克船长勾着 PyTorch 的 logo。...Hook 是 PyTorch 中一个十分有用的特性。利用它，我们可以不必改变网络输入输出的结构，方便地获取、改变网络中间层变量的值和梯度。...上面的计算图中，x y w 为叶子节点，而 z 为中间变量 在 PyTorch 的计算图（computation graph）中，只有叶子结点（leaf nodes）的变量会保留梯度。...接下来可以试一下，在 hook_fn 中改变梯度值，看看会有什么结果。 =====Start backprop===== tensor([1., 2., 3., 4.])...#12331 · pytorch/pytorch） 1.形状 1.1在卷积层中，weight 的梯度和 weight 的形状相同 1.2在全连接层中，weight 的梯度的形状是 weight 形状的转秩

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PyTorch 学习 -7- 训练和评估

本节目录 PyTorch的训练/评估模式的开启 完整的训练/评估流程 模型模式 首先应该设置模型的状态：如果是训练状态，那么模型的参数应该支持反向传播的修改；如果是验证/测试状态，则不应该修改模型参数。...在PyTorch中，模型的状态设置非常简便，如下的两个操作二选一即可： 12 model.train() # 训练状态model.eval() # 验证/测试状态 model.train()...model.train() 的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。...如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。...更具体地说，损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的所有上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn属性中就保存了对应的运算，然后在使用

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【Pytorch 】笔记二：动态图、自动求导及逻辑回归

❞ 1.写在前面 疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，...对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，...我们当时不是直接 y.backward() 吗？哪有什么 torch.autograd.backward() 啊？...在代码中，也就是这个意思： w = torch.tensor([1.], requires_grad=True) x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)...还记得 sigmoid 函数吗？ ? 为什么说是二分类的问题呢？ 我们是根据这个y的取值进行分类的，当取值小于 0.5， 就判别为类别 0， 大于 0.5， 就判别为类别 1. 那为什么称为线性呢？

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浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.Tensor([2,3]),requires_grad=True...,requires_grad=True) b = torch.zeros(1,2) b[0,0] = a[0,0] ** 2 + a[0,1] b[0,1] = a[0,1] ** 3 + a[0,0...等等，什么鬼？正常来说不应该是 ? 么？我是谁？我再哪？为什么就给我2个数，而且是 8 + 2 = 10 ，96 + 2 = 98 。难道都是加的 2 ？...看起来一切完美的解释了，但是就在我刚刚打字的一刻，我意识到官方文档中说k.backward()传入的参数应该和k具有相同的维度，所以如果按上述去解释是解释不通的。哪里出问题了呢？...如果有兴趣，也可以拓展一下多个样本的多分类问题，猜一下k的维度应该是【输入样本的个数 * 分类的个数】 好啦，纠结我好久的pytorch自动求导原理算是彻底搞懂啦~~~ 以上这篇浅谈Pytorch中的自动求导函数

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【他山之石】几行代码让你搞懂torch.no_grad

None False 我们在with torch.nograd()下使用了 =+的操作，这实际上生成了一个新的变量a，因为torch.no_grad的作用下使得a变量没法求梯度。...假定我在做一个梯度的更新操作，这个梯度累计越来越大，更新的步长越来越大，loss直接跑飞。所以得加一个梯度清零的操作。...True 这种过程，就相当于梯度的更新了，在完成原地修改的时候能不被autograd检测到，就是torch.no_grad的一种使用场景。...接下来，就是no_grad的其它作用了，这种在本文的首页链接中可以仔细体会。 本文目的在于学术交流，并不代表本公众号赞同其观点或对其内容真实性负责，版权归原作者所有，如有侵权请告知删除。...实战：基于深度学习的道路损坏检测 深度学习Pytorch框架Tensor张量 人脸属性pytorch示例 快速掌握BERT源代码（pytorch） PyTorch 51.BatchNorm和Dropout

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经验 | PyTorch开发部署时5个常见错误

在这里，我想分享在生产中使用PyTorch最常见的5个错误。考虑过使用CPU吗？使用多线程？使用更多的GPU内存？这些坑我们都踩过。...总的来说，为了使调试更容易，ML框架使用动态图，这些图与PyTorch中所谓的Variables有关。你使用的每个变量都链接到前一个变量，以构建反向传播的关系。...eval模式、detach和no_grad的方法造成了很多混乱。让我来解释一下它们是如何工作的。在模型被训练和部署之后，以下是你所关心的事情：速度、速度和CUDA内存溢出异常。...老实说，和上面提到的no_grad和cudnn相比，它并没有太大的区别，但可能有。这只是第一个版本，有巨大的潜力。 请注意，如果你的模型中有conditions，这在RNNs中很常见，它就没法用了。...也许有人会想“如果我用5个CPU来代替1个GPU可以吗？”。所有试过的人都知道这是一个死胡同。是的，你可以为CPU优化一个模型，但是最终它还是会比GPU慢。相信我，我强烈建议忘记这个想法。

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pytorch 学习笔记（二十二）：关于 inplace operation

在 pytorch 中, 有两种情况不能使用 inplace operation: 对于 requires_grad=True 的 叶子张量(leaf tensor) 不能使用 inplace operation...对于在 求梯度阶段需要用到的张量 不能使用 inplace operation 下面将通过代码来说明以上两种情况: 第一种情况: requires_grad=True 的 leaf tensor import...True w.normal_() # 在执行这句话就会报错 # 报错信息为 # RuntimeError: a leaf Variable that requires grad...很多人可能会有疑问, 模型的参数就是 requires_grad=true 的 leaf tensor, 那么模型参数的初始化应该怎么执行呢? 如果看一下 nn.Module....() # 这段代码没有报错, 但是计算上的确错了 # 如果 打印 w2.grad 结果看一下的话, 得到 是 1, 但是正确的结果应该是 4.

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