小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记
在使用lossfuntion的时候,只需要关注输入形状和输出形状 L1Loss 关注点是输入形状:N是batch_size大小 一个具体的使用案例 L1Loss1 默认分别做差,加和计算平均值 import torch from torch.nn import L1Loss inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32) #在使用...
PyTorch中的自动微分机制：深入理解反向传播
# 概述 PyTorch 是一个强大的机器学习框架，它因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。其中一个关键特性就是它的自动微分机制，这个机制使得 PyTorch 能够自动计算任何张量操作的梯度，这对于训练深度学习模型至关重要。本文将详细介绍 PyTorch 中自动微分机制的工作原理，并通过具体的代码示例来展示如何使用这一机制来实现反向传播。 自动...
深入理解PyTorch自动微分：反向传播原理与实现
引言 在深度学习领域，自动微分技术是实现神经网络训练的关键。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，其自动微分功能为开发者提供了极大的便利。本文将深入探讨PyTorch中的自动微分机制，特别是反向传播算法的原理和实现方式，帮助读者更好地理解和运用这一强大的工具。 反向传播算法概述 反向传播（Backpropagation...
PyTorch实例：简单线性回归的训练和反向传播解析
引言 在神经网络中，反向传播算法是一个关键的概念，它在训练神经网络中起着至关重要的作用。本文将深入探讨反向传播算法的原理、实现以及在深度学习中的应用。 什么是反向传播？ 反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的监督学习算法。它的基本思想是通过不断调整神经网络中的权重和偏差，使其能够逐渐适应输入数据的特征，从而实现...
三分钟教你如何PyTorch自定义反向传播
在前面两篇教程中，我们详细讲解了如何编写cuda算子，并用PyTorch进行调用，并且详细讲述了三种编译cuda算子的方式，具体可以看前面两篇：PyTorch自定义CUDA算子教程与运行时间分析详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式本文我们将讲解如何用自定义cuda算子搭建一个简单的神经网络，并...
【pytorch深度学习实践】笔记—04.反向传播
问题与思考【问题】什么是反向传播？用于解决什么问题？【回答】我们从头屡一下思路。为了找到权重w的值，我们一开始选择暴力枚举；后来通过梯度下降+更新权重的方案让程序自动找到合适的w值；但是在求梯度的时候，w可能会很复杂（比如是多维的）那此时如果在使用loss对w求导来求梯度就变得...
【PyTorch基础教程4】反向传播与计算图（学不会来打我啊）
一、基础回顾1.1 正向传递1.2 反向传播1.3 举栗子现在以 f = x ⋅ ω f=x \cdot \omegaf=x⋅ω 为例：（1）正向传递（2）反向传播注意虽然这里的二、计算图2.1 线性模型的计算图练习：三、代码实战# -*- coding: utf-8 -*- "...
Pytorch不会通过迭代张量结构进行反向传播
我目前正在尝试在Pytorch中迭代地构建一个张量。 遗憾的是，在循环中backprop不能与就地操作一起工作。例如，我已经尝试了使用stack的等价程序。有人知道怎么用一个有效的支撑来建立张量吗? 这是一个产生错误的最小的例子: import torch k=2 a =torch.Tensor([10,20]) a.requires_grad_(True) b = torch.Tensor...
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