RNN和LSTM模型中的反向传播方法，在loss.backward()处的问题， 更新完pytorch版本后容易出现问题。 问题1.使用loss.backward()报错 Trying to backward through the graph a second time ...

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_ ...

retain_graph参数的作用 官方定义： retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases ...

报错： 修改： model.module.optimizer_G.zero_grad() loss_G.backward() model.mod ...

当模型有多输出的时候，容易产生此问题，如以下程序所示： # zero the parameter gradients model.zero_grad() ...

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 ...

一、梯度下降法 1.什么是梯度下降法 顺着梯度下滑，找到最陡的方向，迈一小步，然后再找当前位，置最陡的下山方向，再迈一小步… 通过比较以上两个图，可以会发现，由于初始值的不同，会得到两个不同的极小值，所以权重初始值的设定也是十分重要的，通常的把W全部设置为0很容易掉到局部最优 ...

Tensorflow–卷积的梯度反向传播 一.valid卷积的梯度 我们分两种不同的情况讨论valid卷积的梯度：第一种情况，在已知卷积核的情况下，对未知张量求导(即对张量中每一个变量求导)；第二种情况，在已知张量的情况下，对未知卷积核求导(即对卷积核中每一个变量求导) 1. ...