原文:Pytorch:计算图与动态图机制

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 用计算图表示y x w w : 令 a x w b w 则y a b 梯度求导结合题例的算式和计算图表示 从上述的计算图表示中,可 ...

2020-07-16 00:00 0 708 推荐指数:

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小白学PyTorch 动态图与静态的浅显理解

文章来自公众号【机器学习炼丹术】,回复“炼丹”即可获得海量学习资料哦! 目录 1 动态图的初步推导 2 动态图的叶子节点 3. grad_fn 4 静态 本章节缕一缕PyTorch动态图机制与Tensorflow的静态机制(最新版的TF也支持 ...

Sun Aug 23 14:17:00 CST 2020 0 1203
pytorch的自动求导机制 - 计算的建立

一、计算简介   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 ...

Tue Apr 10 00:21:00 CST 2018 1 11816
静态动态图的优劣

静态只建一次,然后不断复用它,容易在图上做优化,的效率更高 动态图每次使用时建立,不容易优化 静态可以在磁盘中序列化,可以保存整个网络的结构,可以重载,在部署中很实用 动态图则需要重复之前的代码 动态图相比静态代码更简洁 在tensorflow静态图中条件 ...

Wed Jun 26 05:21:00 CST 2019 0 2343
 
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