这个小型项目听起来像是一个基于深度神经网络的图像分类器的良好实际应用。建立自己的手机相册分类器可能会是一个有趣的体验。
（2）中，L对xvar的求导只计算out2部分，因为out1的requires_grad=False；
对于Foo来说，是不支持加法的，于此同时也是不可以直接std::cout << ，因此在编译时报一大堆错误，包含operator<<与operator+，但这并不是我们期望的错误信息，我们比较期望的是编译器给我们最直观的错误信息，即：这个结构体能不能相加。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
在PyTorch中所有神经网络的核心是autograd软件包。我们先来简单介绍一下这个，然后再构建第一个神经网络。 autograd包为Tensors上的所有操作提供了自动求导。它是一个运行过程中定义的框架（define-by-run），这意味着反向传播是由代码的运行方式来定义的，并且每一次迭代都可能不同。
文章目录 CmakeLists.txt C++ CmakeLists.txt cmake_minimum_required (VERSION 3.8) project(SOLDIER) set(Torch_DIR "/libtorch/share/cmake/Torch") set(PYTHON_EXECUTABLE "/usr/bin/python3") find_package(Torch REQUIRED) find_package(OpenCV REQUIRED) set(CMAKE_CXX
clone()函数返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量，与源张量不共享数据内存，但提供梯度的回溯。
本文介绍了PyTorch中自动求导机制的原理以及用法。自动求导是PyTorch的一个特色功能，可以自动计算函数的导数，从而简化了神经网络模型的搭建和调试。本文从PyTorch中的自动求导机制、变量的requires_grad属性、volatile属性以及排除子图等方面介绍了自动求导的用法，并提供了相关示例和参考资料。
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。
本说明将概述autograd（自动求导）如何工作并记录每一步操作。了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它，因为它将帮助你编写更高效，更清晰的程序，并可以帮助您进行调试。
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，有时会遇到一个错误信息："a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation"。这个错误通常出现在我们试图对梯度开启的张量进行原地（in-place）操作时。 在PyTorch中，张量（Tensor）有一个requires_grad属性，用于指示是否需要计算梯度。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。这样做会导致梯度无法正确计算，从而引发上述错误。 解决这个问题的方法通常有以下几种：
本篇介绍如何关闭和打开Autograd。 关闭和打开Autograd的最简单的方法是更改tensor的requires_grad 属性。 import torch a = torch.ones(2, 3, requires_grad=True) print(a) b1 = 2 * a # b1 由 a 计算得来，继承了 a 当前额 requires_grad属性 print(b1) a.requires_grad = False # 关闭 Autograd，不再追踪计算历史 b2 = 2 * a
静态图需要先构建再运行，优势是在运行前可以对图结构进行优化，比如常数折叠、算子融合等，可以获得更快的前向运算速度。
自动微分模块是PyTorch中用于实现张量自动求导的模块。PyTorch通过torch.autograd模块提供了自动微分的功能，这对于深度学习和优化问题至关重要，因为它可以自动计算梯度，无需手动编写求导代码。torch.autograd模块的一些关键组成部分：
欢迎阅读PyTorch 0.4.0的迁移指南。在此版本中，我们引入了许多振奋人心的新功能和重要的bug修复，旨在为用户提供更好，更清晰的接口。在这个指南中，我们将介绍从以前版本迁移现有代码时最重要的变化：
PROPAGATION_REQUIRES_NEW是Spring事务传播行为的一种，表示需要一个新的事务来执行方法。如果当前已存在一个事务，那么该事务将被挂起，直到新的事务执行完毕。如果没有当前事务，那么就会创建一个新的事务来执行。PROPAGATION_REQUIRES_NEW确保了被注解的方法总是在一个新的事务中执行。
无论如何定义计算过程、如何定义计算图，要谨记我们的核心目的是为了计算某些tensor的梯度。在pytorch的计算图中，其实只有两种元素：数据（tensor）和运算，运算就是加减乘除、开方、幂指对、三角函数等可求导运算，而tensor可细分为两类：叶子节点(leaf node)和非叶子节点。使用backward()函数反向传播计算tensor的梯度时，并不计算所有tensor的梯度，而是只计算满足这几个条件的tensor的梯度：1.类型为叶子节点、2.requires_grad=True、3.依赖该tensor的所有tensor的requires_grad=True。首先，叶子节点可以理解成不依赖其他tensor的tensor，如下图
在发布Python包时,有时候我们想要限制只能在某些Python版本中使用,防止用户在不兼容的版本中安装使用。本文将介绍在构建Python包时,如何通过设置来只允许特定Python版本运行。
由于java.se.ee不在默认的root modules中，因此—add-modules的最常见的用途是用来添加ee中的模块，比如javv.xml.bind
Context-manager that disabled gradient calculation.
一个大兄弟本地用了 PHP 7.1 进行开发，而我本地是 PHP 7.0, 于是悲剧发生了。
在安装intervention/image图像处理扩展 报错fileinfo is missing
o u t = 1 4 ( ∑ 3 ( x i + 2 ) 2 ) → d o u t d x i = 3 2 ( x i + 2 ) out = \frac{1}{4}(\sum3(x_i+2)^2) \rightarrow \frac{d_{out}}{dx_i} = \frac{3}{2}(x_i+2) out=41(∑3(xi+2)2)→dxidout=23(xi+2) x i = 1 , d o u t / d x i = 4.5 x_i = 1, d_{out}/dx_i = 4.5 xi=1,dout/dxi=4.5
凡是涉及STL的错误都不堪入目，因为首先STL中有复杂的层次关系，在错误信息中都会暴露出来，其次这么多类和函数的名字大多都是双下划线开头的，一般人看得不习惯。
从torch.from_numpy创建的tensor于原ndarray共享内存，当修改其中一个数据，另一个也将会被改动。
参考：https://borgwang.github.io/dl/2019/09/15/autograd.html
昨日（4 月 25 日），Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本，该版本有诸多更新和改变，比如支持 Windows，Variable 和 Tensor 合并等等，详细介绍请查看文章《Pytorch 重磅更新》。
在 PyTorch 中 Tensor 代替了 NumPy 中的 Array，且可以使用 GPU 来加速计算。下面是一些例子。
为什么我们要控制梯度流？这个答案有很多个，但是都可以归结为避免不需要更新的模型模块被参数更新。 我们在深度模型训练过程中，很可能存在多个loss，比如GAN对抗生成网络，存在G_loss和D_loss，通常来说，我们通过D_loss只希望更新判别器(Discriminator)，而生成网络(Generator)并不需要，也不能被更新；生成网络只在通过G_loss学习的情况下，才能被更新。这个时候，如果我们不控制梯度流，那么我们在训练D_loss的时候，我们的前端网络Generator和CNN难免也会被一起训练，这个是我们不期望发生的。
(本文章适用于 pytorch0.4.0 版本, 既然 Variable 和 Tensor merge 到一块了, 那就叫 Tensor吧)
大家好！今天我们将一起踏上一场探索深度学习的奇妙之旅，而我们的起点，就是线性回归这一经典而基础的算法。我将带大家从零开始，手动实现线性回归！
__main__ 模块： 我们知道一个有效的.py文件可以作为模块导入，然后被其他的python程序使用其中的类，函数等，这时候这个模块的名字和文件的名字相同；除了可以被import，这个.py文件也可以直接运行，它运行的时候，可能还导入了许多其他的module, 那么这时候从module的角度来看这个包含了很多个模块的运行着的对象，应该叫做什么模块呢？ 答案是 : __main__ 模块， 所以__main__ 模块代表着一个运行着的对象。当我们看到 ： from __main__ import __requires__ 这个语句的时候，我们知道 ：需要在这个运行的对象里面定义一个 __requires__ 变量，因为这个运行的对象可能包含了很多个.py文件，所以可以在其中任意一个文件里面对这个变量赋值，只要赋值是在引用之前就可以了
接下来介绍方法.requires_grad_()该方法可以原地改变Tensor的属性.requires_grad的值，如果没有改变默认为FALSE
也就是说，在fun()函数内部，将参数x赋值给一个string类型的v，但是在main()函数中 ，调用fun()函数时候传入了1，这个编译器会推导为int类型，那么把一个int类型赋值给string，编译器会报错。
The context managers torch.no_grad(), torch.enable_grad(), and torch.set_grad_enabled() are helpful for locally disabling and enabling gradient computation. See Locally disabling gradient computation for more details on their usage. These context managers are thread local, so they won’t work if you send work to another thread using the :module:`threading` module, etc.
PyTorch 中，所有神经网络的核心是 autograd 包。autograd 包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义 ( define-by-run ）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。
这里完成了tensor的建立和forward过程，下面介绍train（训练）部分。
我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。本文记录 Pytorch 相关操作。 固定参数 固定参数即网络训练时不改变该部分的权重，而更新指定层的参数 pytorch 固定参数主要通过两个设置完成 将 tensor 的 requires_grad 属性设置为 False 仅将该属性设置为 False 网络仍会训练并修改参数，还需要堆 optimizer 的输入参数进行过滤 在 optimizer 中过滤需要更新的变量
不能进行梯度计算的上下文管理器。当你确定你不调用Tensor.backward()时，不能计算梯度对测试来讲非常有用。对计算它将减少内存消耗，否则requires_grad=True。在这个模式下，每个计算结果都需要使得requires_grad=False，即使当输入为requires_grad=True。当使用enable_grad上下文管理器时这个模式不起作用。这个上下文管理器是线程本地的，对其他线程的计算不起作用。同样函数作为一个装饰器(确保用括号实例化)。
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
神经网络的训练过程是一个不断更新权重的过程，而权重的更新要使用到反向传播，而反向传播的本质呢就是求导数。
损失函数也叫代价函数（cost function）/ 准测（criterion）/ 目标函数（objective function）/ 误差函数（error function）。
在编写程序的时候，我们往往需要一些数据，这些数据常有两种来源：手动输入的一些数据，或者从外部接收后转换得到的数据。手动输入的数据设计如下函数：tensor, zeros, zeros_like, ones, ones_like，arange，range，linspace，logspace，eye，empty，empty_like，empty_strided，full，full_like。
修改zabbix统计数据过期时间 [root@new-master mysql]# vim /var/lib/zabbix/percona/scripts/get_mysql_stats_wrapper.sh [root@new-master mysql]# grep 120 /var/lib/zabbix/percona/scripts/get_mysql_stats_wrapper.sh if [ `expr $TIMENOW - $TIMEFLM` -gt 120 ]; then [roo
为了解答一些高频出现的问题和方便未来的贡献者，我计划从这篇文章开始，写一系列关于 PDM 内部实现的文章。 这篇文章将会介绍 PDM 的 lockfile，基于当前最新版本 2.12。英文版由 LLM 辅助翻译.
关于事务，大家都知道怎么用吧，当我们需要在使用事务的方面加注解@Transation即可，但是，其实关于事务还有很多属性可以配置，比如事务传播信息，配置参数：propagation，可以指定事务的传播行为。所以本文将主要介绍了Spring中事务传播行为的概念、作用以及Spring支持的7种事务传播行为。通过了解这些事务传播行为，开发者可以更好地掌握Spring事务管理的核心原理，并在实际开发中合理地使用事务传播行为来保证事务的正确性和一致性。并且将详细介绍两种常用传播行为REQUIRED和REQUIRES_NEW的不同。
#比如cnn输出4个东西，你又不想concate到到一起，你想用权重加法，权重又不想自己设定，想让网络自己学
之前的推文中使用最小二乘法求损失函数的最小值，但是在机器学习和深度学习中更通用的方法是使用梯度下降方法找到最优解。
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