Pytorch 之autograd

最新推荐文章于 2025-03-31 00:31:03 发布
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本文通过四个关卡深入浅出地介绍了Pytorch中的autograd特性，从Variable的创建和属性，到梯度的计算和应用，逐步揭示了自动微分在深度学习中的重要作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第1关：Variable

本关提供了一个张量变量tensor ，根据所给的张量创建 Variable 变量v，同时要求同学们掌握 Variable 的相关属性，例如如何获得 Variable 的 data 属性。

import torch
from torch.autograd import Variable
tensor = torch.FloatTensor([[1,4,
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PyTorch教程之Autograd
weixin_36670529的博客
05-13 1735
在PyTorch中，autograd是所有神经网络的核心内容，为Tensor所有操作提供自动求导方法。 它是一个按运行方式定义的框架，这意味着backprop是由代码的运行方式定义的。 一、Variable autograd.Variable 是autograd中最核心的类。 它包装了一个Tensor，并且几乎支持所有在其上定义的操作。一旦完成了你的运算，你可以调用 .backward()...
PyTorch 的 Autograd
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Alan的博客
06-15 2万+
PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里？我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。
动手学人工智能 头歌 第二次作业 Pytorch 之autograd
最新发布
2301_78697564的博客
03-31 826
头歌教学平台参考答案示例
PyTorch 的 Autograd详解
zandaoguang的博客
09-28 797
↑ 点击蓝字关注视学算法作者丨xiaopl@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347编辑丨极市平台PyTorch 作为一个深度学习平台，在深...
PyTorch的 autograd
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
03-18 6653
AutoGrad简介 从概念上讲，autograd记录一个图，记录在您执行操作时创建数据的所有操作，从而为您提供一个有向无环图，其叶是输入张量，根是输出张量。通过从根到叶跟踪这个图，您可以使用链式法则自动计算梯度。 AutoGrad机制 有助于自动求梯度 每个张量都有一个flag:requires_grad，允许从梯度计算中具体的排除某些子图，并可以提高效率。 输入变量中，只要有存在requires_grad = True的情况，那么输出变量的requires_grad 标志就为 True >>
Pytorch之autograd
weixin_43747748的博客
10-18 652
NEURAL NETWORKS 神经网络可以使用 torch.nn包来构建 神经网络的依赖于autograd去定义模型以及对这些模型求导。一个nn.Module包含了神经层和一个带有深入返回输出的前向神经方法。 功能快捷键 撤销：Ctrl/Command + Z 重做：Ctrl/Command + Y 加粗：Ctrl/Command + B 斜体：Ctrl/Command + I 标题：Ctrl/...
简单粗暴PyTorch之autograd自动求导系统
qq_36642243的博客
08-09 465
autograd自动求导系统一、autograd 一、autograd torch.autograd.backward() 功能：自动求取梯度 • tensors: 用于求导的张量，如 loss • retain_graph : 保存计算图 • create_graph : 创建导数计算图，用于高阶 求导 • grad_tensors：多梯度权重 与上一篇博客中的y.backward()有何不同 debug后发现调用的是torch.autograd.backword() # grad_tenso
【深度学习】pytorch——Autograd
urge的博客
11-05 664
autograd是PyTorch中的自动微分引擎，它是PyTorch的核心组件之一。autograd提供了一种用于计算梯度的机制，使得神经网络的训练变得更加简洁和高效。在深度学习中，梯度是优化算法（如反向传播）的关键部分。通过计算输入变量相对于输出变量的梯度，可以确定如何更新模型的参数以最小化损失函数。autograd的工作原理是跟踪在张量上进行的所有操作，并构建一个有向无环图（DAG），称为计算图。这个计算图记录了张量之间的依赖关系，以及每个操作的梯度函数。当向前传播时，autograd。
PyTorch入门——Autograd
一直在笑的博客
01-07 1483
一、什么是Autograd         Autograd是PyTorch中所有神经网络的核心，它提供自动计算张量梯度的方法。使用Autograd我们在搭建神经网络是只需要定义正向传播过程，PyTorch会自动生成反向传播过程的计算公式。 二、如何使用Autograd         Tensor是Autograd的核心类，我们在使用时要把需要自动计算梯度的Tensor的requires_grad设为True，把不需要计算梯度
头歌-Autograd
qq_54195994的博客
10-22 2303
【代码】头歌-Autograd。
PyTorch：autograd
Wei_sx的博客
03-21 535
使 PyTorch 追踪计算并支持自动求导。backward()计算梯度，非标量张量需要手动传入gradient。detach()和可用于禁用梯度计算，适用于推理阶段。在每次训练迭代前清除梯度，防止累积。允许更细粒度控制梯度计算。PyTorch 的autograd机制是自动求导的核心，使得深度学习模型训练变得高效且易于实现！🚀。
PyTorch|自动求导系统AutoGrad
木千之
01-16 647
从前述课程中，我们已经知道：PyTorch训练机器学习或深度学习模型时，依赖于计算优化目标函数（如Loss函数）时的反向传播梯度，并以此层层求导更新每个计算图中结点的数值（权重）。然而，深度学习架构中经常面临成百上千的待确定参数，而这意味着需要对几百个参数进行导数运算，对于人工而言无疑是困难且低效的。PyTorch为此提供了自动求导系统AutoGrad，只需要我们根据模型动态搭建好正向计算图，继而调用AutoGrad系统提供“backward”方法以实现模型训练过程。AutoGrad中最常用的方法是**“t
pytorch官网教程：autograd代码理解
weixin_43889476的博客
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# Autograd: 自动求导机制 #PyTorch 中所有神经网络的核心是 autograd 包，torch.Tensor是这个包的核心类。 #如果设置 .requires_grad 为 True，那么将会追踪所有对于该张量的操作 import torch x = torch.ones(2,2,requires_grad=True) #创建一个张量并设置 requires_grad=True 用来追踪他的计算历史 print(x) #tensor([[1., 1.], [1., 1.]], r
PyTorch基础（二）-----自动求导Autograd，面试10几家公司都没找到工作
2401_84181058的博客
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切莫死记硬背，小心面试官直接让你出门右拐1000道互联网Java面试题：
【Pytorch】AutoGrad个人理解
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学习总结autograd，有错误的地方欢迎大家指出。
【文档学习】PyTorch——torch.autograd（含Variable）
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03-20 2687
本系列记录了博主学习PyTorch过程中的笔记。本文介绍的是troch.autograd，官方介绍。更新于2019.03.20。 Automatic differentiation package - torch.autograd torch.autograd提供了类和函数用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导，只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variabl...
PyTorch 中autograd.Variable模块的基本操作
qq_45832651的博客
06-29 1749
的一些基本操作，在 PyTorch 1.0 版本以后，可以直接使用 Tensor，并且梯度计算和求导更加简洁，所以，一般推荐直接使用 Tensor 进行计算和梯度管理。设置为 True，表示需要计算梯度。然后通过定义计算图和调用。是一个自动求导变量，用于构建计算图并进行梯度自动求导。注意，PyTorch 1.0 版本后，被弃用，可以直接使用 Tensor。在 PyTorch 中，方法可以进行梯度传播。
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