如何在有限的计算资源下，采用更大的batch_size进行训练，或者达到和大batch_size一样的效果？...，因为PyTorch中的loss.backward()执行的是梯度累加的操作，所以当你调用4次loss.backward()后，这4个mini-batch的梯度都会累加起来。...但是，我们需要的是一个平均的梯度，或者说平均的损失，所以我们应该将每次计算得到的loss除以accum_steps accum_steps = 4 for idx, (x, y) in enumerate...通过这种延迟更新的手段，可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。..., 然后在某一次反向传播后，通过各个参数的 gradient 构成一个 vector，计算这个 vector 的 L2 norm（平方和后开根号）记为 LNorm，然后比较 LNorm 和 clip_norm... 的值，若 LNorm <= clip_norm 不做处理，否则计算缩放因子 scale_factor = clip_norm/LNorm ，然后令原来的梯度乘上这个缩放因子。...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer
自动计算梯度 上次我们用手动求导计算梯度，可是你别忘了，那个包浆的温度计变换只需要2个参数，而如果有10亿个参数，那用手可是求导不过来啊。不要怕，PyTorch给出了自动求导机制。...在PyTorch中，可以存储张量的生产路径，包括一个张量经过了何种计算，得到的结果有哪些，借助这个能力，对于我们用到的tensor，就可以找到它的爷爷tensor和它的爷爷的爷爷tensor，并且自动对这些操作求导...在调用backward()的时候，将会把导数累加在叶节点上，如果提前调用backward()，则会再次调用backward()，每个叶节点上的梯度将在上一次迭代中计算的梯度之上累加（求和），这会导致梯度计算的结果出错...PyTorch自动的处理了梯度计算。...就是关于参数更新这块， params -= learning_rate * params.grad 我们这里采用的通过计算梯度，并按照梯度方向更新参数，这个计算称作梯度下降方法，而且是最原始的批量梯度下降方法
原标题：Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops Existing Vs New Axes 堆叠...这是堆叠和串联之间的区别。但是，这里的描述有些棘手，因此让我们看一些示例，以了解如何更好地理解这一点。我们将研究在PyTorch，TensorFlow和NumPy中的堆栈和串联。我们开始做吧。...如何在张量中添加或插入轴 为了演示添加轴的想法，我们将使用PyTorch。...Stack Vs Cat 在PyTorch 使用PyTorch，我们用于这些操作的两个函数是stack和cat。我们来创建一个张量序列。...要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如PyTorch），而是指定一个axis。这两个意思相同。
日前，英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorch和TensorFlow的一些体会，在文章中，他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架。...PyTorch图必须定义在从PyTorch nn.Module类继承过来的类中，运行图的时候会调用forward()函数，通过这种“约定优于配置”（convention over configuration...）的方式，图的位置一直处于可知状态，也不会在余下的代码中定义变量。...你可能会需要一段时间来适应PyTorch中的这种“新”方法，不过如果你以前在深度学习的研究之外用过Python，这种方法对你来说会很直观。...AI研习社注，除了Dominic Monn近日对这两种框架的对比， 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun也曾发文撰写了这两个框架之间的主要差异，详情可以参见用PyTorch还是TensorFlow
使用代码详解 在自动求导中， import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1，w为dim=1、值为2的tensor，b假设为0 x = torch.ones...引入pytorch中的功能包，使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) # x*...以上进行了运算：(1-2)2 = >1 在实际使用求导功能中，我们一般使用autograd.grad功能（自动求导）进行运算。...: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 这是由于w参数在初始化时并没有赋予其导数信息，pytorch...因此在进行此类计算时必须要对需要求到的参数进行更新。更新代码为：.requires_grad_() 注意后面的_是进行了repalce（替换）操作。
AI科技评论按：日前，英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorch和TensorFlow的一些体会，在文章中，他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架...PyTorch图必须定义在从PyTorch nn.Module类继承过来的类中，运行图的时候会调用forward()函数，通过这种“约定优于配置”（convention over configuration...）的方式，图的位置一直处于可知状态，也不会在余下的代码中定义变量。...你可能会需要一段时间来适应PyTorch中的这种“新”方法，不过如果你以前在深度学习的研究之外用过Python，这种方法对你来说会很直观。...AI科技评论注，除了Dominic Monn近日对这两种框架的对比， 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun也曾发文撰写了这两个框架之间的主要差异，详情可以参见：用PyTorch还是TensorFlow
尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...前向传播期间进行音频增强 上面的方式相比，在网络中增加音频数据会将计算负载放在前向传递上。...为了达到这个目的，这里使用提供自定义 TensorFlow 层的 kapre 库。我们使用 MelSpectrogram 层，它接受原始（即未修改的）音频数据并在 GPU 上计算 Mel 频谱图。...torchaudio 上面介绍的都是tf的方法，那么对于pytorch我们怎么办？
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...前向传播期间进行音频增强 上面的方式相比，在网络中增加音频数据会将计算负载放在前向传递上。...为了达到这个目的，这里使用提供自定义 TensorFlow 层的 kapre 库。我们使用 MelSpectrogram 层，它接受原始（即未修改的）音频数据并在 GPU 上计算 Mel 频谱图。...torchaudio 上面介绍的都是tf的方法，那么对于pytorch我们怎么办？
其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...Placeholder：用于定义输入数据的类型和形状等属性，是对数据的统一抽象。 后向图中的节点，也可以分为3类，如下： 梯度：迭代过程中，模型参数的梯度。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...为此计算图创建一个可执行节点队列，将哈希表中入度为0的节点加入该队列，并从节点哈希表中删除这些节点。...对于步骤（3）来说，可执行队列中的节点在资源允许的情况下，是可以并行执行。TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。
在这一节中，我们简单介绍 pytorch 中所提供的计算图反向传播的接口。...在训练过程中，我们通常利用 prediction 和 groundtruth label 来计算 loss（loss 的类型为Tensor），随后调用loss.backward()进行梯度反传。...# create_graph: 为反向传播的过程同样建立计算图，可用于计算二阶导 在 pytorch 实现中，autograd 会随着用户的操作，记录生成当前 variable 的所有操作，并建立一个有向无环图...在反向传播过程中，autograd 沿着这个图从当前变量（根节点 F）溯源，可以利用链式求导法则计算所有叶子节点的梯度。...而一般直觉下，计算数值梯度时， eps 越小，求得的值应该更接近于真实的梯度。
今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor，今天我们继续深入Tensor的其他用法。...在上面这个例子当中，我们把原tensor x中的[0, 1]的位置修改成了2，我们print y会发现y当中的元素同样发生了变化。...如果你学过TensorFlow的话，你会发现matmul是TensorFlow当中点乘的api，Pytorch当中沿用了这个命名。 可以看到，mm和matmul计算得到的结果是一致的。...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。...比较好的办法是使用to方法来进行设备转移。 将tensor转移到GPU上进行计算可以利用GPU的并发性能提升计算的效率，这是Pytorch当中常用的手段。
自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质，免去了手动计算导数，下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制。...首先介绍Variable，Variable是对Tensor的一个封装，操作和Tensor是一样的，但是每个Variable都有三个属性：Varibale的Tensor本身的.data，对应Tensor的梯度...Variable仍能正确工作，但是返回的是Tensor。 我们拥抱这些新特性，看看Pytorch怎么进行自动求梯度。...,requires_grad=True) #新建一个tensor,允许自动求梯度,这一项默认是false. y = (x+2)**2 + 3 #y的表达式中包含x,因此y能进行自动求梯度 y.backward...以上这篇Pytorch中的自动求梯度机制和Variable类实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Tensorflow1.0的时候还是静态计算图，在《小白学PyTorch》系列的第一篇内容，就讲解了Tensorflow的静态特征图和PyTorch的动态特征图的区别。...2 TF1.0 vs TF2.0 TF1.0中加入要计算梯度，是只能构建静态计算图的。 是先构建计算流程； 然后开始起一个会话对象； 把数据放到这个静态的数据图中。 整个流程非常的繁琐。...print(c_res) 代码中，我们需要用palceholder先开辟一个内存空间，然后构建好静态计算图后，在把数据赋值到这个被开辟的内存中，然后再运行整个计算流程。...这样的构建方法，和PyTorch是非常类似的。 3 获取导数/梯度 假如我们使用的是PyTorch，那么我们如何得到 的导数呢？...这个错误翻译过来就是一个non-persistent的录像带，只能被要求计算一次梯度。 我们用tape计算了w的梯度，然后这个tape清空了数据，所有我们不能再计算b的梯度。
回顾 上偏文章我们了解到，权重迭代过程中可能遇到 鞍点 而阻断迭代过程，这是因为每一次迭代都以 所有样本（故又称为批梯度下降算法）为依据（前后有直接联系），因此当梯度为零时相应增量也为零，导致新权重与不会改变...= 2\cdot x_i \cdot (x_i \cdot w - y_i) 观察公式，随机梯度下降算法与梯度下降算法的区别在于每次迭代依据为随机的单个样本的梯度，而不是所有样本的梯度和平均值，而单个样本之间是独立的...[] cost_list = [] # 开始训练模型 16 个世代 for epoch in range(100): # 每次更新只以一个样本为根据，这里没用随机函数选取样本是因为实际过程中样本排列本就有可能是随机的...小批量梯度下降算法（MBGD） BGD 与 SGD 各有各的优缺点，那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢？...即，算法的训练过程比较快，而且也要保证最终参数训练的准确率，而这正是小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称 MBGD）的初衷。
vs PyTorch vs Jax 在深度学习领域有几家巨头公司，他们所提出的框架被广大研究者使用。...PyTorch 的一些最重要的特性包括： 与 TensorFlow 不同，PyTorch 使用动态类型图，这意味着执行图是在运行中创建的。...PyTorch 的 Autograd 模块实现了深度学习算法中的反向传播求导数，在 Tensor 类上的所有操作， Autograd 都能自动提供微分，简化了手动计算导数的复杂过程； PyTorch 对数据并行和...在 Torch 中，图是在前向传递期间创建的，梯度在后向传递期间计算， 另一方面，在 JAX 中，计算表示为函数。...在函数上使用 grad() 返回一个梯度函数，该函数直接计算给定输入的函数梯度； JAX 是一个 autograd 工具，不建议单独使用。
把这个事情转换成数学公式，就是计算loss对于每一个参数的导数，然后在一个具体点位获得的矢量就是梯度结果。...浅显说法：把多个2维的张量凑成一个3维的张量；多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推，也就是在增加新的维度进行堆叠。 说一句，我理解这个计算梯度的过程就叫反向传播。...可以想到的是，如果学习率定的太大，可能很难收敛，就像你的望远镜一直在两种不同的模糊状态中变来变去，而你的学习率定的太小，也会很难收敛，比如你每次只转动0.0001毫米，估计对面的女生都毕业了你也没转到清楚的地方...，就是一个直线 这里面用到一个新的参数传入方式“*”，就像下面代码里写的，t_p = model(t_un, *params)，这里是解包方法，意味着接受到的参数params中的元素作为单独的参数传入，...，知道了怎么计算梯度以及梯度下降方法用于更新参数，然后了解了学习率以及学习率对更新参数的影响。
本篇带来另一个著名的深度学习框架 —— PyTorch 冲~ TensorFlow vs PyTorch 从编程风格上来说，TensorFlow 有点像在写计划书：需要首先定义整个计算图（模型的结构和运算过程...而PyTorch 在科研领域更受欢迎； 对比表格如下： 特点 TensorFlow PyTorch 编程风格 静态计算图，较复杂。 动态计算图，直观易懂。 入门难度 初学者可能较难入门。...生态系统和支持 庞大的生态系统，广泛应用。 在研究中受欢迎，社区在增长。 部署和生产 丰富的部署工具，适用于生产环境。 提供部署选项，但 TensorFlow 更成熟。...=True) y = x**2 z = y.sum() z.backward() # 计算梯度 print(x.grad) # 访问梯度 构建神经网络： 使用 torch.nn 模块构建：定义模型类...；除了框架学习，加强了解深度学习的基本原理、梯度下降、反向传播等知识，也能助于 PyTorch 的操控。
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...前向过程是从输入计算得到输出，而反向过程就是一个梯度累积的过程，或者说是BP，即误差反向传播。这就是BP的思想。...对于两个矩阵相乘的话，在反向传播时反正是另外一个项与传播过来的梯度项相乘。差别就在于位置以及翻转。这里有个小窍门，就是最后计算出梯度肯定要与原来的矩阵是同样的shape。那么这就容易了，反正组合不多。...，就是如何计算梯度。
tensorflow中的梯度计算和更新 为了解决深度学习中常见的梯度消失（gradient explosion）和梯度爆炸（gradients vanishing）问题，tensorflow中所有的优化器...var_list中参数的梯度，使得loss变小。...默认情况下，var_list为GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的所有参数。...中裁剪梯度的几种方式 方法一tf.clip_by_value def clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None...到此这篇关于Tensorflow之梯度裁剪的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow 梯度裁剪内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
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