torch.autograd.grad中的grad_outputs (CrossEntropyLoss) - 腾讯云开发者社区

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PyTorch3:计算图torch.autograph

torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs...会报错： >>> dzdx = torch.autograd.grad(inputs=x, outputs=z, grad_outputs=torch.ones_like(x)) -----------...>>> dzdx = torch.autograd.grad(inputs=x, outputs=z, grad_outputs=torch.ones_like(x),create_graph=True...) >>> dz2dx2 = torch.autograd.grad(inputs=x, outputs=dzdx, grad_outputs=torch.ones_like(x)) >>> print...其中 grad_tensors 与 b.backward() 中的 gradient 变量作用相同；retain_graph 和 create_graph 与 torch.augograd.grad 中的同名变量相同

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pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()计算原理

array([[0.10786477, 0.56611762, 0.10557245], [0.4596513 , 0.13174377, 0.82373043]]) 计算softmax 在numpy中...tensor([[0.2794, 0.4418, 0.2788], [0.3165, 0.2280, 0.4555]], dtype=torch.float64) 计算log_softmax 在numpy中...array([[-1.27508877, -0.81683591, -1.27738109], [-1.15045104, -1.47835858, -0.78637192]]) 在pytorch中...-1.2774], [-1.1505, -1.4784, -0.7864]], dtype=torch.float64) 计算NLLLoss 说明，就是在计算log_softmax之后，根据每个样本的真实标签取得其对应的值...默认权重都是1，而且采取求均值的方式。这里就是-(-1.27508877 + -0.78637192) / 2，即取出第0行的第0个和第1行的第2个，正好对应[0, 2]。

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Pytorch里的CrossEntropyLoss详解

在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大，所以整理本文以备日后查阅。...二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么？...下面是对与cross entropy有关的函数做的总结： torch.nn torch.nn.functional (F) CrossEntropyLoss cross_entropy LogSoftmax...log_softmax NLLLoss nll_loss 下面将主要介绍torch.nn.functional中的函数为主,torch.nn中对应的函数其实就是对F里的函数进行包装以便管理变量等操作...q_{k}\right) \] 其中 p 表示真实值，在这个公式中是one-hot形式； q 是预测值，在这里假设已经是经过softmax后的结果了。

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Pytorch: autograd与逻辑回归的实现

，如 loss retain_graph : 保存计算图 create_graph：创建导数计算图，用于高阶求导 grad_tensors ：多梯度权重(用于设置权重) 注意：张量类中的backward...这个结果是由每一部分的梯度乘它对应部分的权重得到的。...torch.autograd.grad torch.autograd.grad (outputs, inputs, grad_outputs=None,retain_graph= None, create_graph...: 保存计算图 grad_outputs ：多梯度权重 x = torch.tensor([3.], requires_grad=True) y = torch.pow(x,...损失函数：根据不同的任务选择不同的损失函数，例如在线性回归中采用均方差损失函数，在分类任务中可以选择交叉熵。有了Loss就可以求梯度。得到梯度可以选择某一种优化方式，即优化器。采用优化器更新权值。

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.autograd

它要求对已有代码的最小改变—你仅需要用requires_grad=True关键字为需要计算梯度的声明Tensor。...它应是一个匹配长度的序列，包含可微函数关于相应张量的梯度（None是一个对所有张量可接受的值，不需要梯度张量）。此函数在叶节点累积梯度 - 你可能需要在调用前把它初始化为0....torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs...grad_outputs 应是长度匹配输出的序列，包含关于输出每个元素的预计算梯度。如果一个输出不要求梯度，则梯度是None。...如果only_inputs是True，此函数将仅返回关于指定输入的梯度list。如果此参数是False，则关于其余全部叶子的梯度仍被计算，并且将累加到.grad属性中。阅读全文／改进本文

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深度学习利器之自动微分(2)

即，tangent mode AD可以在一次程序计算中通过链式法则递推得到Jacobian矩阵中与单个输入有关的部分，或者说是Jacobian矩阵的一列。...深度学习框架中，底层结构都是由张量组成的计算图，当然PyTorch在实际前向传播过程中，并没有显示地构造出计算图，但是其计算路径的确是沿着计算图的路径来进行，而向后图是由autograd类在向前传递过程中自动动态创建的...inputs: 叶子节点，即返回的梯度，即函数的自变量。 grad_outputs: Jacobian-vector 积中的向量。...可以看到在前向过程中的变量数值和梯度数值，大家可以和前面推导的计算过程印证看看。...可以看到在反向过程中的变量数值和梯度数值，大家可以和前面推导的计算过程印证看看。

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资源 | Yoshua Bengio实验室MILA开放面向初学者的PyTorch教程

例如在卷积层与全连接层的连接中，我们必须将卷积层的三维张量转化为一维向量，因此我们才能进一步执行全连接操作。...以下展示了通过 backward() 和 torch.autograd.grad 计算梯度的方法，其中 torch.eq() 评估表达式是不是相等，即 x.grad 的计算结果是不是等于 2x。...torch.autograd.grad 计算梯度。...(z, x, grad_outputs=torch.ones(5, 3)) dz_dy = torch.autograd.grad(z, y, grad_outputs=torch.ones(5, 3)...以下给出了简单卷积网络的整体架构，在该架构中，我们可以简单地堆叠一些层级而完成强大的分类模型。

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从基础概念到实现，小白如何快速入门PyTorch

在这种机制下，系统会有一个 Recorder 来记录我们执行的运算，然后再反向计算对应的梯度。这种技术在构建神经网络的过程中十分强大，因为我们可以通过计算前向传播过程中参数的微分来节省时间。...以下展示了通过 backward() 和 torch.autograd.grad 计算梯度的方法，其中 torch.eq() 评估表达式是不是相等，即 x.grad 的计算结果是不是等于 2x。...torch.autograd.grad 计算梯度。...(z, x, grad_outputs=torch.ones(5, 3)) dz_dy = torch.autograd.grad(z, y, grad_outputs=torch.ones(5, 3...PyTorch 中的数据加载 API 经过了优良的设计，接口是针对特定数据集、采样器和数据加载器而构建的。

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Pytorch autograd,backward详解

为方便说明，在本文中对于这种我们自己定义的变量，我们称之为叶子节点(leaf nodes)，而基于叶子节点得到的中间或最终变量则可称之为结果节点。例如下面例子中的x则是叶子节点，y则是结果节点。...x = torch.rand(3, requires_grad=True) y = x**2 z = x + x 另外一个Tensor中通常会记录如下图中所示的属性： data: 即存储的数据信息 requires_grad...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...torch.autograd.grad torch.autograd.grad( outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=...参考 PyTorch 中 backward() 详解 PyTorch 的backward 为什么有一个grad_variables 参数?

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FGSM、PGD、BIM对抗攻击算法实现

data, target) FGSM对抗样本识别的代码请看这篇文章： FGSM对抗攻击算法实现本篇文章主要分享使用FGSM、PGD、BIM对抗攻击算法实现实现手写数字识别，项目的代码在下面的链接中：...self.targeted: target_labels = self.get_target_label(images, labels) loss = nn.CrossEntropyLoss...cost = loss(outputs, labels) # Update adversarial images grad = torch.autograd.grad...self.targeted: target_labels = self.get_target_label(images, labels) loss = nn.CrossEntropyLoss...，在epsilon相同的时候有FGSM的准确率率 > PGD的准确率 > BIM的准确率衰减速率；通过图像的倾斜角度可以观察出，FGSM的准确率衰减速率的准确率衰减速率 <

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持续学习常用6种方法总结：使ML模型适应新数据的同时保持旧数据的性能

持续学习是指在不忘记从前面的任务中获得的知识的情况下，按顺序学习大量任务的模型。这是一个重要的概念，因为在监督学习的前提下，机器学习模型被训练为针对给定数据集或数据分布的最佳函数。...而在现实环境中，数据很少是静态的，可能会发生变化。当面对不可见的数据时，典型的ML模型可能会性能下降。这种现象被称为灾难性遗忘。...该论文的作者使用下图描述了他们的想法：实际编码的文本输入用作从提示池中识别最小匹配对的key。在将这些标识的提示输入到模型之前，首先将它们添加到未编码的文本嵌入中。...因为数据集的关键信号被提炼并浓缩为更小的数据集，我们对新数据的训练只需要提供一些提炼的数据以保持旧的性能。在此示例中，我将数据蒸馏应用于密集检索（文本）任务。...中等样本是那些具有中到高的正确性可能性但低于预测阈值的True Negative。而简单样本则是那些可能性较低的True Positive/Negative。

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Typical Loss and its gradient

引入pytorch中的功能包，使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(input=x*w, target=torch.ones...上面的结果进行了运算 $\sqrt{(1-2)^2}$ 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 API为: torch.autograd.grad(pred..., [w])，括号内依次为预测值和要求导的参数 print(torch.autograd.grad(mse, [w])) 此时输出会报错 element 0 of tensors does not require..., 2, requires_grad=True) import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) print(torch.autograd.grad...() # 对设定的loss信息进行从后向前传递 # 使用参数.grad函数即可输出相应的求导信息 print(w.grad) 输出tensor([2.],) 在此总结两种求导方法 torch.autograd.grad

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【动手学深度学习】深入浅出深度学习之线性神经网络

在这一过程中只使用张量和自动微分，不需要定义层或复杂的优化器。这一节只触及到了表面知识。在下面的部分中，我们将基于刚刚介绍的概念描述其他模型，并学习如何更简洁地实现其他模型。...# 在单层网络中(一层线性回归层)，将权重初始化为零时可以的，但是网络层数加深后，在全连接的情况下， # 在反向传播的时候，由于权重的对称性会导致出现隐藏神经元的对称性，使得多个隐藏神经元的作用就如同...= torch.autograd.grad(dy, x, grad_outputs=torch.ones(x.shape)) dy_ = 3*x**2 dy2_ = 6*x print("====...3.最小化目标函数和执行极大似然估计是等价的。在机器学习中，通常通过最小化损失函数来优化模型。而在概率统计中，可以通过最大化似然函数来估计模型参数。这两种方法在数学上是等价的，都可以用于优化模型。...张量是深度学习中的基本数据结构，它可以表示多维数组，并支持各种数学运算。自动微分是一种计算梯度的技术，它能够自动计算函数相对于输入的导数，从而实现了反向传播算法。

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【Pytorch 】笔记二：动态图、自动求导及逻辑回归

叶子节点是非常关键的，在上面的正向计算和反向计算中，其实都是依赖于我们叶子节点进行计算的。is_leaf: 指示张量是否是叶子节点。为什么要设置叶子节点的这个概念的？...Pytorch 就是采用的这种机制，这种机制就是边建图边执行，从上面的例子中也能看出来，比较灵活，有错误可以随时改，也更接近我们一般的想法。...如果有多个 loss 需要计算梯度的时候，就要设置这些 loss 的权重比例。这时候我们就有疑问了啊？我们上面写代码的过程中并没有见过这个方法啊？我们当时不是直接 y.backward() 吗？...：torch.autograd.grad()，这个方法的功能是求取梯度，这个可以实现高阶的求导。...outputs: 用于求导的张量，如 loss inputs: 需要梯度的张量，如上面例子的 w create_graph: 创建导数计算图，用于高阶求导 retain_graph: 保存计算图 grad_outputs

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PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)

if len(modules) > 1: # 如有一个进程控制多个 GPU ，起多个线程 # 注意，这里就是每个 worker 调用了 modules 数组中的一个模型...gpu计算量为 batch_size/len(device_ids),等前向传播完了将结果聚合到主gpu里 criterion = nn.CrossEntropyLoss() loss...开始反向传播 optimizer.step() 0x03 后向传播我们前面运行的是上面的 Forward 部分，计算损失，接下来就运行上面代码中 loss.backward() 部分。...进行梯度下降，并更新主GPU上的模型参数。另外，由于模型参数仅在主GPU上更新，而其他从属GPU此时并不是同步更新的，所以需要将更新后的模型参数复制到剩余的从属 GPU 中，以此来实现并行。...gpu计算量为 batch_size/len(device_ids),等前向传播完了将结果和到主gpu里 criterion = nn.CrossEntropyLoss() loss

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pytorch中loss函数及其梯度的求解

这里介绍两种常见的loss函数类型。（1）Mean squared error（均方差, mse） mse的求解式为：，即y减去y预测值的平方和。...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。...API为: torch.autograd.grad(pred, [w])，括号内依次为预测值和要求导的参数 print(torch.autograd.grad(mse, [w])) 此时输出会报错 RuntimeError

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【学术】在C ++中使用TensorFlow训练深度神经网络

(scope, {loss}, {w1, w2, w3, b1, b2, b3}, &grad_outputs)); 所有操作必须计算关于每个变量被添加到图中的损失的梯度，关于，我们初始化一个空的grad_outputs...向量，它会TensorFlow会话使用时填充了为变量提供梯度的节点，grad_outputs[0]会给我们关于w1, grad_outputs[1]损失的梯度和关于w2的损失梯度，它顺序为{w1, w2...，在我们的例子中为0.01。...我们的网络已准备好在会话中启动，Python中的Optimizers API的最小化函数基本上封装了在函数调用中计算和应用梯度。这就是我在PR＃11377中所做的。...()就可以了，因为在构建图的过程中我们保留了所有变量的列表。

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作为TensorFlow的底层语言，你会用C++构建深度神经网络吗？

当我写上一篇文章的时候，我的目标是仅使用 TensorFlow 中的 C++ API 和 CuDNN 来实现基本的深度神经网络（DNN）。在实践中，我意识到在这个过程中我们忽略了很多东西。...随后我们使用 std::copy_n 来从 data_set 对象中复制数据到 Tensor（一个 Eigen::TensorMap）的底层数据结构中。...在 Python 中，它是由底层直接完成的，在 C++ 中你必须定义一个变量，随后定义一个 Assign 节点以为该变量分配一个默认值。...为一个空向量，它在 TensorFlow 会话打开时会将梯度传入节点，grad_outputs[0] 会提供损失函数对 w1 的导数，grad_outputs[1] 提供损失函数对 w2 的导数，这一过程会根据...正如之前所说的，C++ API 的开发仍在进行中，我们希望在不久的将来，更多的功能可以加入进来。 ?

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Pytorch基础知识-链式法则

上次课习得单输出和多输出的感知机模型，并推导了权值上的信息更新法则，本节介绍神经网络结构中一个最最重要的法则：即链式法则。...将最后一层的误差层层传导到中间层上，进而更新出最适宜的梯度信息，以更新出最佳权值，达到最优化效果。首先对链式法则中常用的公式进行介绍： ?...因此在感知机中 ?...torch.autograd.grad(y1, [w1], retain_graph=True)[0] dy2_dw1 = torch.autograd.grad(y2, [w1], retain_graph...由结果可见利用链式法则求得的结果与直接求导出的结果一致。

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torch.autograd.Function 用法及注意事项

有些时候，我们不想要它自带的求导机制，需要在它的基础之上做些扩展，这个时候我们只需借用 PyTorch 框架中的 Function 类就可以实现了。...事实上，这两个方法在 Function 类中也有，与其说是实现倒不如说是重写；还有一件事，在 Function 类中的这两个方法被定义为抽象方法，因此与其说是重写倒不如说是必须重写。...如果需要在 backward 方法中取出保存的张量，可以通过直接访问其属性 saved_tensors 就可以获取到保存的张量。...问题重现在神经网络中，我们有些时候需要在某一层进行反向传播的过程中给梯度乘上一个位于区间 [0, 1) 的常数进行梯度衰减（前向传播按照正常的来，前向传播和反向传播都乘同一个常数 PyTorch 官网有案例...): return GradDecay.alpha*grad_outputs[0] 在这里我通过对类提供一个公有的静态的属性 alpha 来代表乘上的那一个常数。

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PyTorch3:计算图torch.autograph

pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()计算原理

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