Pytorch-反向传播梯度
1.感知机 单层感知机： 多层感知机： 2.链式法则求梯度 $y1 = w1 * x +b1$ $y2 = w2 * y1 +b2$ $\frac{dy_{2}}{^{dw_{1}}}= \frac{dy_{2}}{^{dy_{1}}}*\frac{dy_ ...
原文：PyTorch中梯度为什么默认自动累加，在反向传播前要手动将梯度清零？
主要可以通过两个角度来说明，但其实表述的意思也是异曲同工 低显存跑大batchsize的角度 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： 获取loss：输入图像和标签，通过infer计算得到预测值，计算损失函数 optimizer.zero grad 清空过往梯度 loss.backward 反向传播，计 ...
2020-07-16 13:53 0 742 推荐指数：
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