转载:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/11549631.html 平常都是无脑使用backward,每次看到别人的代码里使用诸如autograd.grad这种方法的时候就有点抵触,今天花了点时间了解了一下原理,写下笔记以供以后参考.以下笔记基于Pytorch1.0 1|0Tensor Pytorch中所有的计算其实都可以回归到Tensor上,所以有必要重新认识一下Tensor.如果我们需要计算某个Tensor的导数,那么我们需要设置其.requires_gr

Tensor Tensor是PyTorch中的重要数据结构,可认为是一个高维数组,Tensor与numpy的ndarrays类似,但Tensor可以使用GPU加速 import torch as t#import A as B,给予A库一个B的别称,帮助记忆 #构建5*3矩阵,只是分配了空间,未初始化 x=t.Tensor(5,3) print(x) print(x.size())#查看x的形状 print(x.size()[0],x.size(1))#查看列的个数,两种写法等价 print(t

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py Tensor 的概念 Tensor 中文为张量.张量的意思是一个多维数组,它是标量.向量.矩阵的高维扩展. 标量可以称为 0 维张量,向

Autograd 1.深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数,Pytorch的Autograd模块实现了此功能:在Tensor上的所有操作,Autograd都能为他们自动提供微分,避免手动计算导数的复杂过程. 2.autograd.Variable是Autograd中的核心类,它简单的封装了Tensor,并支持几乎所有Tensor操作:Tensor被封装为Variable之后,可以调用它的.backward()实现反向传播,自动计算所有的梯度. 3.Variable主要包含三个属性: data

一下内容为笔者实际应用中遇到的问题,可能(必须)不全,后面会持续更新. (1) tf.nn.run_cell   改为   tf.contrib.rnn (2) tf.reduce_mean   改为   tf.reduce.sum (3) tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example    改为 tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example (4) tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_

1. **args, **kwargs的区别 def build_vocab(self, *args, **kwargs): counter = Counter() sources = [] for arg in args: if isinstance(arg, Dataset): sources += [getattr(arg, name) for name, field in arg.fields.items() if field is self] else: sources.append(

参考:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html Containers Module CLASS torch.nn.Module 所有神经网络模块的基类 你定义的模型必须是该类的子类,即继承与该类 模块也能包含其他模块,允许它们在树状结构中筑巢.您可以将子模块指定为常规属性: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): def __init__(se

在炼丹师的路上越走越远,开始入手pytorch框架的学习,越炼越熟吧... 1. 张量的创建和操作 创建为初始化矩阵,并初始化 a = torch.empty(, ) #创建一个5*3的未初始化矩阵 nn.init.zeros_(a) #初始化a为0 nn.init.constant_(a, ) # 初始化a为3 nn.init.uniform_(a) #初始化为uniform分布 随机数矩阵 torch.rand(, ) # * , [, )的随机数torch.rand_like(m) #创建

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

尝试使用了pytorch,相比其他深度学习框架,pytorch显得简洁易懂.花时间读了部分源码,主要结合简单例子带着问题阅读,不涉及源码中C拓展库的实现. 一个简单例子 实现单层softmax二分类,输入特征维度为4,输出为2,经过softmax函数得出输入的类别概率.代码示意:定义网络结构:使用SGD优化:迭代一次,随机初始化三个样例,每个样例四维特征,target分别为1,0,1:前向传播,使用交叉熵计算loss:反向传播,最后由优化算法更新权重,完成一次迭代.   import torch

[源码解析] PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel之Reducer静态架构 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(10)------DistributedDataParallel之Reducer静态架构 0x00 摘要 0x01 引论 1.1 调用 0x02 Reducer 定义 0x03 Bucket 3.1 设计 3.2 定义 3.2.1 BucketReplica有几个 3.2.2 关键 3.2.3 具体定义 3.3 设置 0x03

[源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 前文回顾 1.2 总体逻辑 0x02 从Hook开始 2.1 如何注册hook 2.1.1 AutogradMeta 2.1.2 Node 2.1.3 AccumulateGrad 2.2 构造函数 2.2.1 g

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 0x00 摘要 0x01 分布式RPC框架 1.1 RPC 框架 1.2 PyTorch RPC 四大支柱 1.3 RRef 1.3.1 假设条件 1.3.2 同步调用 1.3.2 异步调用 0x02 示例 0x03 前向传播期间的 Autograd 记录 0x04 分布式 Autograd 上下文 0x05 分布式反向传播 5.1

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (5) ---- 引擎(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (5) ---- 引擎(上) 0x00 摘要 0x01 支撑系统 1.1 引擎入口 1.2 SendRpcBackward 1.2.1 剖析 1.2.2 定义 1.2.3 构建 1.2.4 grads_ 0x02 定义 2.1 定义 2.2 单例 2.3 重要注释 2.3.1 成员变量 2.3.2 构建 2.3.3 GPU to CPU contin

[源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 目录 [源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 执行GraphTask 2.1 runEngineAndAccumulateGradients 2.2 execute_graph_task_until_ready_queue_empty 2.3 evaluate_function 2.4 globalCpuThread 2

[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 0x00 摘要 0x01 从问题出发 1.1 示例 1.2 问题点 0x01 模型构造 1.1 Module 1.2 成员变量 1.3 _parameters 1.3.1 构建 1.3.2 归类 1.3.3 获取 1.4 Linear 1.4.1 使用 1.4.2 定义 1.4.3 解释 0x02 Optimizer 基类 2.1 初始化 2.2 添加待优化变量 2.

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s

torch.autograd 是PyTorch的自动微分引擎,用以推动神经网络训练.在本节,你将会对autograd如何帮助神经网络训练的概念有所理解. 背景 神经网络(NNs)是在输入数据上执行的嵌套函数的集合.这些函数由参数(权重.偏置)定义,并在PyTorch中保存于tensors中. 训练NN需要两个步骤: 前向传播:在前向传播中(forward prop),神经网络作出关于正确输出的最佳预测.它使输入数据经过每一个函数来作出预测. 反向传播:在反向传播中(backprop),神经网络根

训练神经网络时,最常用的算法就是反向传播.在该算法中,参数(模型权重)会根据损失函数关于对应参数的梯度进行调整. 为了计算这些梯度,PyTorch内置了名为 torch.autograd 的微分引擎.它支持任意计算图的自动梯度计算. 一个最简单的单层神经网络,输入 x,参数 w 和 b,某个损失函数.它可以用PyTorch这样定义: import torch x = torch.ones(5) # input tensor y = torch.zeros(3) # expected output

反向传播 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili 目录 反向传播 笔记 作业 笔记 在之前课程中介绍的线性模型就是一个最简单的神经网络的结构,其内部参数的更新过程如下: 对于简单的模型来说可以直接使用表达式的方式来更新权重,但是如果网络结构比较复杂(如下图),直接使用解析式的方式来更新显然有些复杂且不太可能实现. 反向传播就是为了解决这种问题.反向传播的基本思想就是将网络看成一张图,在图上传播梯度,从而使用链式传

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 torch.autograd就是为了方便用户使用,专门开发的一套自动求导引擎,她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 1.Variable 深度学习算法的本质是通过反向函数求导数,pytorch的Autograd模块实现了此功能.在Tensor上的所有操作,Autograd都能够为他们自动提供微分,避免手动计算的复杂