[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 目录 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 0x00 摘要 0x01 Engine 0x02 GraphRoot ...
原文：[源码解析] PyTorch 如何实现后向传播 (4)---- 具体算法
源码解析 PyTorch 如何实现后向传播 具体算法 目录 源码解析 PyTorch 如何实现后向传播 具体算法 x 摘要 x 工作线程主体 . 线程主体代码 . 使用 Ready Queue x 反向计算总体逻辑 x 准备工作 x 核心逻辑 x 准备下一步工作 . 依据依赖排查节点 . 处理这个节点 x 扫尾操作 . 判断结束 . 后续 amp 通知 . . 后续操作 . . 通知主线程 . ...
2021-11-01 08:47 0 1062 推荐指数：
相关推荐
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑 目录 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 引擎总体架构 0x03 ...
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎 目录 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎 0x00 摘要 0x01 前文回顾 1.1 训练 ...
[源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现
[源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 目录 [源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 0x00 摘要 0x01 计算图 1.1 图的相关类 1.2 ...
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上)
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上) 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 0x02 废弃类 2.1 ...
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下)
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 TensorImpl ...
后向传播算法“backpropragation”详解
为什么要使用backpropagation? 梯度下降不用多说，如果不清楚的可以参考梯度下降算法。 神经网络的参数集合theta，包括超级多组weight和bais。 要使用梯度下降，就需要计算每一个参数的梯度，但是神经网络常常有数以万计，甚至百万的参数，所以需要 ...