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with torch.no_grad() 和 @torch.no_grad()

Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法 https://www.cnblogs.com/douzujun/p/13364116.html requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度,也不会进行反向传播 model.e

MeLU模型复现

MeLU算是推荐系统冷启动中非常经典的一个模型,在近两年很多冷启动相关的论文都拿它做baseline。以下总结一些个人觉得值得关注的地方。代码参考自MELU_pytorch class Linear(nn.Linear): def __init__(self, in_features, out_features): super(Linear, self).__init_

Canny边缘检测原理及实现(Opencv C++)

Canny边缘检测是Canny在1986年提出来的,目前仍是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。canny方法基于如下三个基本目标: 1. 低错误率:所有边缘都应被找到,并且不应有虚假响应。 2. 最优定位:已定位的边缘必须尽可能接近真实边缘 。也就是说,由检测子标记为边缘的一点和真实边缘的

优化算法篇

 梯度下降与随机梯度下降: import torch import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_data = [5,6,7,8.5,9,10,11.5,12] y_data = [1,2,8,4,5,6.5,7.5,8] w = 1 #初始权重 def forward(x): return x * w #MSE def cost(xs,ys): cost = 0 for x,y in z

torch工具箱

Autograde 用户自己创建的叫叶子变量,计算得来的是中间变量; 前向传播时,torch自动构建计算图,从input到loss; 反向求导时,沿着计算图,从loss到input; inpt = torch.ones(size=(4, )) w = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) l = inpt * w loss = l.mean() # 钩子函数,在反向传播

深度学习框之 静态图&动态图

深度学习框之 静态图&动态图 各位炼丹者应该都会有自己常用的一种或几种深度学习框架,如 MxNet、Caffe、Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle(百度),甚至是国产新兴框架 MegEngine(旷视)、MindSpore(华为)等,在涉及介绍这些框架的时候,都会提及动态图和静态图这样的概念,那么它们究竟是

PyTorch 深度学习实践 第4讲:反向传播

反向传播(Back Propagation): 视频教程 1.代码说明: forward 计算loss backward 反向计算梯度 由sgd再更新W权重 import torch x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] w = torch.tensor([1.0])#选择权重,w=【1.0】 w.requires_grad = True#提醒w需要计算梯度 def for

梯度消失和梯度爆炸

目录0.问题确认0.0 梯度消失0.1 梯度爆炸1.梯度消失 0.问题确认 0.0 梯度消失 异常:RuntimeError: stack expects a non-empty TensorList 打印梯度值,梯度值为0或者非常小,比如 -->grad_value: tensor(3.1044e-10, device='cuda:0') for name, parms in self.model.named_parame

MindSpore求导传入sens值时infer报错For 'MatMul', the input dimensions

1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment: MindSpore version (source or binary): 1.7.0 Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.5 OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 18.04.4 LTS GCC/Comp

代码笔记17 Pytorch中的requires_grad_()与requires_grad的区别

问题   感谢pycharm,我还不知道有一天我会发现这种问题,我本来是查看一下batchnorm2d中tensor的requires_grad属性,然后我就顺着快捷栏点下来的。结果发现requires_grad_()与requires_grad完全不一样。 代码 requires_grad for m in net.modules(): if isinstance(m,nn.Batc

深度学习实践4(Tensor相关)

注意: 1、w是Tensor,Tensor中包含data和grad,data和grad也是Tensor。grad初始为None,调用l.backward()方法后w.grad为Tensor,故更新w.data时需使用w.grad.data。 2、w是Tensor, forward函数的返回值也是Tensor,loss函数的返回值也是Tensor 3、本算法中反向传播主要体现在,l.backward()。调

代码笔记13 pytorch冻结部分参数的坑

问题   关于在pytorch中冻结参数,我看网上大多都使用了 for param in net.parameters(): param.requires_grad = False   但我的需求是这样的,我创建了一个dict,里面含有对应的tensor的name与param,我想让根据这些名称对网络的参数进行冻结,这就用到了一个我们平时经常使用的

基于数组或链表的学生信息管理系统(小学期C语言程序实训)

1.基于数组的学生信息管理系统 实验内容: 编写并调试程序,实现学校各专业班级学生信息的管理。定义学生信息的结构体类型,包括:学号、姓名、专业、班级、3门成绩。 实验要求: (1) main函数:以菜单形式将各项功能提供给用户,根据用户的选择,调用相应的函数。 (2) 定义函数Input:从键盘输入一

Deep Learning Week9 Notes

1. Looking at parameters Hidden units of a perceptron one-hidden layer fully connected network \(\mathbb{R}^2\rightarrow \mathbb{R}^2\) nb_hidden = 20 model = nn.Sequential( nn.Linear(2, nb_hidden), nn.ReLU(), nn.Linear(nb_h

torch的基础学习

1.能带来什么   GPU加速   自动求导 import torch from torch import autograd x = torch.tensor(1.) a = torch.tensor(1., requires_grad=True) b = torch.tensor(2., requires_grad=True) c = torch.tensor(3., requires_grad=True) y = a ** 2 * x + b * x + c print(

PyTorch的Variable已经不需要用了!!!

转载自:https://blog.csdn.net/rambo_csdn_123/article/details/119056123   Pytorch的torch.autograd.Variable今天在看《莫凡Python》的PyTorch教程的时候发现他的代码还在使用Variable,并且我记得过去读一些GitHub上面的代码的时候也发现了Variable这个东西,根据教程中所说的,想要

梯度截断代码

梯度截断代码 需要添加在loss反向传播后,optimizer.step()前 将梯度裁剪到-grad_clip和grad_clip之间 def clip_gradient(optimizer, grad_clip): """ Clips gradients computed during backpropagation to avoid explosion of gradients. :param optimizer: optimize

Variable----pytorch

tensor 是 PyTorch 中的完美组件,但是构建神经网络还远远不够,我们需要能够构建计算图的 tensor,这就是 Variable。Variable 是对 tensor 的封装,操作和 tensor 是一样的, 但是每个 Variabel都有三个属性,Variable 中的 tensor本身.data,对应 tensor 的梯度.grad以及这个 Variable 是通过

反向传播

视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1NE41147Nt?spm_id_from=333.880.my_history.page.click 笔记地址:https://blog.csdn.net/Jackydyy/article/details/117233027?spm=1001.2014.3001.5502   之前提出的线性模型 = wx,如果以神经网络的视角代入来看,即x为输入层,w为权重,为

4.9

从上到下渐变: #grad { background-image: linear-gradient(#e66465, #9198e5); } 从左到右的线性渐变: #grad { height: 200px; background-image: linear-gradient(to right, red , yellow); } 从左上角到右下角的线性渐变: #grad { height: 200px; background-image: linear-gr

Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法

参考Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法 - 云+社区 - 腾讯云 requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度,也不会进行反向传播 model.eval()

with torch.no_grad()

在pytorch中,tensor有一个requires_grad参数,如果设置为True,则反向传播时,该tensor就会自动求导。tensor的requires_grad的属性默认为False,若一个节点(叶子变量:自己创建的tensor)requires_grad被设置为True,那么所有依赖它的节点requires_grad都为True(即使其他相依赖的tensor的requires

torch.optim optimizer函数

class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source] 实现随机梯度下降算法(momentum可选)。 Nesterov动量基于On the importance of initialization and momentum in deep learning中的公式.   参数: params (iterable) – 待

Lesson 13.3 梯度不平稳性与Glorot条件

Lesson 13.3 梯度不平稳性与Glorot条件   从本节开始,将正式进入到优化方法的具体方法部分内容。首先是关于激活函数使用过程的优化。在上一节的结尾,我们发现,尽管激活函数的使用能够有效提升神经网络模型效果,但激活函数的简单叠加却会让模型出现很多问题。深度学习本来就是

2022.2.27科研记录

2022.2.27科研记录 1.《pytorch深度学习入门》曾芃壹 ch3.深度学习基础 3.2线性回归 ①其他知识 Epoch(时期):当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一次epoch。(也就是说,所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播和一次反向传播 ) 再通俗一点,一