PyTorch提供的autograd包能够根据输⼊和前向传播过程⾃动构建计算图,并执⾏反向传播. Tensor Tensor的几个重要属性或方法 .requires_grad 设为true的话,tensor将开始追踪在其上的所有操作 .backward()完成梯度计算 .grad属性 计算的梯度累积到.grad属性 .detach()解除对一个tensor上操作的追踪,或者用with torch.no_grad()将不想被追踪的操作代码块包裹起来. .grad_fn属性 该属性即创建Tensor

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按

PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零? - Pascal的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 这种模式可以让梯度玩出更多花样,比如说梯度累加(gradient accumulation) 传统的训练函数,一个batch是这么训练的: for i,(images,target) in enumerate(trai

目录 1. 快速入门PYTORCH 1.1. 什么是PyTorch 1.1.1. 基础概念 1.1.2. 与NumPy之间的桥梁 1.2. Autograd: Automatic Differentiation 1.2.1. Tensor 1.2.2. Gradients 1.3. Neural Networks 1.3.1. Defind the network 1.3.2. Process inputs and call backward 1.3.3. Loss function 1.3.4

参考深度学习框架pytorch:入门和实践一书第六章 以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提 在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架,与ipdb结合能为调试过程带来便捷 对tensorflow等静态图来说,使用python接口定义计算图,然后使用c++代码执行底层运算,在定义图的时候不进行任何计算,而在计算的时候又无法使用pdb进行调试,因为pdb调试只能挑事python代码,故调试一直是此类静态图框架的一个痛点 与tensorflow不同,pyt

TensoFlow自动求导机制 『TensorFlow』第二弹_线性拟合&神经网络拟合_恰是故人归 下面做了三个简单尝试, 利用包含gradients.assign等tf函数直接构建图进行自动梯度下降 利用优化器计算出导数,再将导数应用到变量上 直接使用优化器不显式得到导数 更新参数必须使用assign,这也可能会涉及到控制依赖问题. # Author : Hellcat # Time : 2/20/2018 import tensorflow as tf tf.set_random_seed(

pytorch笔记 optimizer.zero_grad() 将梯度变为0,用于每个batch最开始,因为梯度在不同batch之间不是累加的,所以必须在每个batch开始的时候初始化累计梯度,重置为0. for epoch in range(num_epoches):# 每个epoch for inputs,labels in dataloader:# 每个batch optimizer.zero_grad()# 初始化梯度 outputs = model(inputs)# 正向 _,pred

pytorch hook学习 register_hook import torch x = torch.Tensor([0,1,2,3]).requires_grad_() y = torch.Tensor([4,5,6,7]).requires_grad_() w = torch.Tensor([1,2,3,4]).requires_grad_() z = x+y; o = w.matmul(z) # o = w(x+y) 中间变量z o.backward() print(x.grad,y.g

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/optimizer_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/momentum.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的优化器,包括 3 个部分:优化器的概念.optimizer 的属性.optimizer 的方法. 优化器的概念 P

我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析,不同的更新策略对程序效率的影响. 这两个 GAN 的实现中,有两种不同的训练策略: 先训练判别器(discriminator),再训练生成器(generator),这是原始论文Generative

权值的方差过大导致梯度爆炸的原因 方差一致性原则分析Xavier方法与Kaiming初始化方法 饱和激活函数tanh,非饱和激活函数relu pytorch提供的十种初始化方法 梯度消失与爆炸 \[H_2 = H_1 * W_2\\ \Delta W_2 = \frac{\partial Loss}{\partial W_2} =\frac{\partial Loss}{\partial out} *\frac{\partial out}{\partial H_2} *\frac{\partia

当一块GPU不够用时,我们就需要使用多卡进行并行训练.其中多卡并行可分为数据并行和模型并行.具体区别如下图所示: 由于模型并行比较少用,这里只对数据并行进行记录.对于pytorch,有两种方式可以进行数据并行:数据并行(DataParallel, DP)和分布式数据并行(DistributedDataParallel, DDP). 在多卡训练的实现上,DP与DDP的思路是相似的: 1.每张卡都复制一个有相同参数的模型副本. 2.每次迭代,每张卡分别输入不同批次数据,分别计算梯度. 3.DP与DD

4.神经网络可以计算任何函数的可视化证明 神经网络拥有一定的普遍性,即包含一个隐藏层的神经网络可以被用来按照任意给定的精度来近似任何连续函数. 这一章使用一个实例来阐述神经网络是如何来近似一个一元函数,和一个二元函数,并扩展到一个多元的实值函数. 5.深度神经网络为何很难训练 这一章讲述了在深度网络中,不同的层学习的速度差异很大,尤其是,在网络中后面的层学习的情况很好的情况下,先前的层常常会在训练的时候停滞不变,基本学习不到东西.这根本的原因是因为我们学习的速度下降了,实际上,我们会发现在深度学

class SelectAction extends Action{   function index(){ //thinkphp 查询语言  //         1.普通查询 //   2.区间查询 //   3.组合查询 //   4.复合查询 //   5.统计查询 //   6.定位查询 //   7.SQL查询 //   8.动态查询   // (一).普通查询 //         1.字符串形式 //           'id'>5 and id<9  在SQL语句当中写的基

目前China Azure还不支持容器服务(ACS),使用名称"az acs create --orchestrator-type Kubernetes -g zymtest -n kubertest001 --generate-ssh-keys"尝试创建,会提示如下报错: C:\Users\Administrator>az acs create --orchestrator-type Kubernetes -g zymtest -n kubertest001 --generat

请求勾子 在客户端和服务器交互的过程中,有些准备工作或扫尾工作需要处理,比如: 在请求开始时,建立数据库连接: 在请求开始时,根据需求进行权限校验: 在请求结束时,指定数据的交互格式: 为了让每个视图函数避免编写重复功能的代码,Flask提供了通用设施的功能,即请求钩子. 请求钩子是通过装饰器的形式实现,Flask支持如下四种请求钩子: before_first_request 在处理第一个请求前执行 before_request 在每次请求前执行 如果在某修饰的函数中返回了一个响应,视图函数将

函数是scala的重要组成部分, 本文将探讨scala中函数的应用. scala作为支持函数式编程的语言, scala可以将函数作为对象即所谓"函数是一等公民". 函数定义 scala源文件中可以定义两类函数: 类方法: 类声明时定义, 由类实例进行调用 局部函数: 在函数内部定义, 作用域只限于定义它的函数内部 这里只关注函数定义相关内容, 关于类的有关内容请参考面向对象的相关内容. scala使用def关键字定义函数: def test() { println("Hell

全景分割pipeline搭建 整体方法使用语义分割和实例分割结果,融合标签得到全景分割结果: 数据集使用:panoptic_annotations_trainval2017和cityscapes; panoptic_annotations_trainval2017标签为全景分割的整体标签,之前想打算转换成语义和实例分割标签,在分别做各自任务,由于转换发现有一些格式损坏的样本在里面,需要挑出来才能继续转换,就暂时换成cityscpaes; cityscapes:发现val里面,test里面也有一些

一 请求勾子 在客户端和服务器交互的过程中,有些准备工作或扫尾工作需要处理,比如: 在请求开始时,建立数据库连接: 在请求开始时,根据需求进行权限校验: 在请求结束时,指定数据的交互格式: 为了让每个视图函数避免编写重复功能的代码,Flask提供了通用设施的功能,即请求钩子. 请求钩子是通过装饰器的形式实现,Flask支持如下四种请求钩子: before_first_request 在处理第一个请求前执行 before_request 在每次请求前执行 如果在某修饰的函数中返回了一个响应,视图函

实例一 (灰色调度) #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import cv2 as cv import numpy as np capture = cv.VideoCapture(0) # 创建一个VideoCapture对象 while(True): ret, frame = capture.read() # 一帧一帧读取视频 gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 对每一帧做处理,设

引用:https://feifeiyum.github.io/2017/03/28/python-django-queryset/ 说明 Models 层是 Django 框架中最强大的部分之一, 大大方便了 Web 层与数据层的交互.由于对 Model 层缺少系统理解,在使用 model Api 时经常需要查找文档, 在此做一次系统地整理.本文主要是对 Django Model 文档的翻译, 文档地址 说明 Models 层是 Django 框架中最强大的部分之一, 大大方便了 Web 层与数