现在对 CNN 有了一定的了解,同时在 GitHub 上找了几个 examples 来学习,对网络的搭建有了笼统地认识,但是发现有好多基础 pytorch 的知识需要补习,所以慢慢从官网 API 进行学习吧。 AUTOGRAD MECHANICS(自动求导机制) 这一部分做了解处理 ...
一 计算图简介 在pytorch的官网上,可以看到一个简单的计算图示意图,如下。 这个图里有两种节点:Variable节点和Function节点,Variable记录运算数据,Function记录运算操作。其中Variable节点又可以分为叶节点和非叶节点两类。叶节点由用户直接创建产生,而非叶节点则由Variable节点之间的运算操作产生,在图的代码中,x prev h W h W x属于叶节点, ...
2018-04-09 16:21 1 11816 推荐指数:
现在对 CNN 有了一定的了解,同时在 GitHub 上找了几个 examples 来学习,对网络的搭建有了笼统地认识,但是发现有好多基础 pytorch 的知识需要补习,所以慢慢从官网 API 进行学习吧。 AUTOGRAD MECHANICS(自动求导机制) 这一部分做了解处理 ...
张量求导规则 $\frac{\partial y}{\partial x}$ 1. 规则 $1$:形状规则 a. 只要 $y$ 或 $x$ 中有一个是标量,那么导数 $\frac{\partial y}{\partial x}$ 的形状和非标量的形状一致。 b. 如果 $y ...
修改官方文档的错误 运行官方文档中的代码可能会报错(维度不一致): Traceback (most recent call last): File "<stdin>", li ...
Pytorch Autograd (自动求导机制) Introduce Pytorch Autograd库 (自动求导机制) 是训练神经网络时,反向误差传播(BP)算法的核心。 本文通过logistic回归模型来介绍Pytorch的自动求导机制。首先,本文介绍了tensor与求导相关 ...
自动求导机制是pytorch中非常重要的性质,免去了手动计算导数,为构建模型节省了时间。下面介绍自动求导机制的基本用法。 #自动求导机制 import torch from torch.autograd import Variable # 1、简单的求导(求导对象是标量) x ...
计算图 computational graph 表示方法 计算图是用来描述运算的有向无环图 计算图有两个主要元素:结点(node)和边(edge) 结点表示数据,如向量,矩阵,张量 边表示运算,如加减乘除卷积等 计算图不仅使计算显得简洁,更重要的是其表示梯度求导更为方便 用计算 ...
从这里学习《DL-with-PyTorch-Chinese》 4.2用PyTorch自动求导 考虑到上一篇手动为由线性和非线性函数组成的复杂函数的导数编写解析表达式并不是一件很有趣的事情,也不是一件很容易的事情。这里我们用通过一个名为autograd的PyTorch模块来解决。 利用 ...
本博文参考七月在线pytorch课程 1.numpy和pytorch实现梯度下降法 使用numpy实现简单神经网络 使用pytorch实现简单神经网络 设定初始值 ...