关于backward()的pytorch问题。在下面复制和粘贴的pytorch 中,它们将向量[0.1, 1.0, 0.0001]传递给backward()。我可以直观地猜测为什么传入的向量[0.1, 1.0, 0.0001]形状是3,但我不明白值0.1,1.0,0.0001从哪里来。我看过的另一个教程中的向后向量传递是这样完成的:L.backward(torch.ones(L.shape))
# copied from blitz tutorial
Now in this case y is no longer a scalar. torch.autograd could not compu
我不是分布式系统和数据自动化系统的专家。但是有一个非常有趣的特性是PyTorch支持的,那就是nn.DataParallel和nn.DistributedDataParallel。它们是如何实际实现的?它们如何分离公共嵌入和同步数据?
下面是DataParallel的一个基本示例。
import torch.nn as nn
from torch.autograd.variable import Variable
import numpy as np
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init_
我正在构建一个单镜头多盒检测项目,用于在mp4视频中检测运行中的狗。
我正在学习这方面的教程&给老师发了条信息。
这是我在Spyder中运行代码时的完全错误:
RuntimeError: Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated.
Please use new-style autograd function with static forward method.
(Example: https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#torch.
我正试图深入理解Pytorch自动梯度;我想观察一个简单张量经过乙状结肠函数后的梯度,如下所示:
import torch
from torch import autograd
D = torch.arange(-8, 8, 0.1, requires_grad=True)
with autograd.set_grad_enabled(True):
S = D.sigmoid()
S.backward()
我的目标是获取D.grad(),但即使在调用它之前,我也会得到运行时错误:
RuntimeError: grad can be implicitly created only
在“ of torch.autograd.grad”中指出,对于参数,
参数:
输出(张量序列)-差异化函数的输出。
输入(张量序列)-输入w.r.t.其中的梯度将被返回(而不是累积到.grad中)。
我尝试以下几点:
a = torch.rand(2, requires_grad=True)
b = torch.rand(2, requires_grad=True)
c = a+b
d = a-b
torch.autograd.grad([c, d], [a, b]) #ValueError: only one element tensors can be converted to
我正在尝试用pytorch复制代码。然而,我在自动评分功能上遇到了一些问题。我遇到了以下运行时错误。 RuntimeError:尝试第二次向后遍历图形 代码如下: for epoch in range(num_epochs):
# Assuming the number of examples can be divided by the batch size, all
# the examples in the training data set are used once in one epoch
# iteration. The features and tags
我在github上读到了这些代码:
# loss1, loss2 belong to the same net
net.zero_grad()
loss1 = ...
loss2 = ...
loss1.backward()
loss2.backward()
optim.step()
这不是pytorch官方网站上提到的BP方法,官方文档中提到了tensor.backward的Computes the gradient of current tensor w.r.t. graph leaves.。
那么,其他梯度期望这两个损失张量不被计算?并且没有更新张量?
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
在我以前的中,我发现了如何使用PyTorch的自动梯度和张量:
import torch
from torch.autograd import grad
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class net_x(nn.Module):
def __init__(self):
super(net_x, self).__init__()
self.fc1=nn.Linear(1, 20)
self.fc2=nn.Linear(20, 20)
原始文章,见下面编辑的
我对PyTorch很陌生,并试图在其中执行句子分类任务。
我已经将每个句子(手套嵌入)中的单词嵌入进行了平均值,以形成句子嵌入。因此,每个句子嵌入的维度是相同的。根据我的理解,由于我已经有了嵌入,所以在使用LSTM之前我不需要嵌入层。我的模型如下:
import torch
import torch.autograd as autograd
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
class LSTM1(nn.Module):
def __in