原文:pytorch 反向梯度計算問題

計算如下 begin array l x w text input x w x x w x end array 其中 w , w , w 是權重參數,是需要梯度的。在初始化時,三個值分別為 , , 。 程序代碼如下: 運行時,隨機產生的Input data為 . ,三個權重的梯度值分別為 , . , 。 梯度的計算公式如下: begin equation frac partial x partia ...

2019-04-30 21:20 0 1486 推薦指數:

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Pytorch-反向傳播梯度

1.感知機 單層感知機: 多層感知機: 2.鏈式法則求梯度 $y1 = w1 * x +b1$ $y2 = w2 * y1 +b2$ $\frac{dy_{2}}{^{dw_{1}}}= \frac{dy_{2}}{^{dy_{1}}}*\frac{dy_ ...

Sat Jul 11 04:42:00 CST 2020 0 1893
梯度下降、反向傳播原理,計算

梯度下降原理及其過程:https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86583789 有限差分估計梯度: 寫起來簡單,但速度慢而且結果區分度不大 解析梯度計算圖: 反向傳播工作機制: 從輸出開始乘以每個節點 ...

Mon Jun 10 02:29:00 CST 2019 0 819
Pytorch學習之梯度計算backward函數

Pytorch梯度方面提供的功能,大多是為神經網絡而設計的。而官方文檔給出的定義和解釋比較抽象。以下將結合實例,總結一下自己對Pytorch梯度計算backward函數的理解。 1. 簡單的神經網絡構建 首先我們看一個非常簡單的神經網絡。 假設x1,x2是神經網絡的中間層,y ...

Sat Feb 22 08:20:00 CST 2020 0 3959
PyTorch梯度為什么默認自動累加,在反向傳播前要手動將梯度清零?

主要可以通過兩個角度來說明,但其實表述的意思也是異曲同工 低顯存跑大batchsize的角度 這種模式可以讓梯度玩出更多花樣,比如說梯度累加(gradient accumulation) 傳統的訓練函數,一個batch是這么訓練的: 獲取loss:輸入圖像和標簽,通過infer計算 ...

Thu Jul 16 21:53:00 CST 2020 0 742
神經網絡反向傳播時的梯度計算技巧

相信每一個剛剛入門神經網絡(現在叫深度學習)的同學都一定在反向傳播的梯度推導那里被折磨了半天。在各種機器學習的課上明明聽得非常明白,神經網絡無非就是正向算一遍Loss,反向算一下每個參數的梯度,然后大家按照梯度更新就好了。問題梯度到底怎么求呢?課上往往舉的是標量的例子,可是一到你做作業 ...

Tue Jun 26 15:03:00 CST 2018 1 2026
pytorch反向傳播兩次,梯度相加,retain_graph=True

pytorch是動態圖計算機制,也就是說,每次正向傳播時,pytorch會搭建一個計算圖,loss.backward()之后,這個計算圖的緩存會被釋放掉,下一次正向傳播時,pytorch會重新搭建一個計算圖,如此循環。 在默認情況下,PyTorch每一次搭建的計算圖只允許一次反向傳播,如果要進行 ...

Thu Oct 15 18:09:00 CST 2020 0 2280
梯度是什么?如何計算梯度

梯度求法:分別求各個變量的偏導數,偏導數分別乘三個軸的單位向量,然后各項相加。 梯度的本意是一個向量,表示某一函數在該點處的方向導數沿着該方向取得最大值,即函數在該點處沿着該方向(此梯度的方向)變化最快,變化率最大(為該梯度的模)。 ...

Wed Apr 13 19:05:00 CST 2022 0 4102
 
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