【20天拿下Pytorch：Day 3】Pytorch的核心概念：动态计算图

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文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2024-05-17 11:24:34 首次发布
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本文深入探讨PyTorch的动态计算图，解释了正向传播的即时执行和反向传播后的销毁机制。介绍了计算图中的Function节点，强调了叶子节点和非叶子节点在反向传播中的角色，以及如何使用retain_grad和register_hook保留非叶子节点的梯度。此外，还展示了如何利用TensorBoard对计算图进行可视化。

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文章目录

1. 动态计算图简介

PyTorch中的动态计算图是指在PyTorch框架中，计算图是动态构建的。这意味着在每次前向传播过程中，计算图都会重新构建。与静态计算图不同，动态计算图允许用户在运行时动态地定义、修改和调整计算图，而无需预先定义完整的计算图结构。

Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。

解释：Function实际上就是 Pytorch中各种对张量操作的函数

Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。

第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，每条语句都会在计算图中动态添加节点和边，并立即执行正向传播得到计算结果，如下图所示：
在这里插入图片描述
第二层含义是：计算图在反向传播后立即销毁。下次调用需要重新构建计算图。如果在程序中使用了backward方法执行了反向传播，或者利用torch.autograd.grad方法计

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3 | Pytorch动态计算图和GPU支持操作
微信号：RunsenLiu
06-14 1207
总结 ，PyTorch 提供了动态计算图（Dynamic Computational Graph）的特性，这意味着计算图是在运行时动态构建的，而不是在模型定义时静态构建的。PyTorch 模型可以在 GPU 上训练，这通过将模型和输入数据都移动到 GPU 上实现。在最后一个输出上调用函数来对计算图执行反向传播，这样可以，计算了每个具有属性的张量的梯度。在深度学习中使用 PyTorch 的主要原因之一，是我们可以自动获得定义的函数的。现在让我来一步一步地构建计算图，了解每个操作是到底是如何添加到计算图中的。
【20天拿下Pytorch：Day 2】Pytorch的核心概念：自动微分机制
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神经网络通常依赖`反向传播`求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。 而深度学习框架可以帮助我们`自动地完成这种求梯度运算`。 Pytorch一般通过反向传播 `backward 方法` 实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在`对应自变量张量`的`grad属性`下。 除此之外，也能够调用`torch.autograd.grad` 函数来实现求梯度计算。 这就是Pytorch的`自动微分机制`。
速成pytorch学习——3天自动微分机制
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
09-17 542
神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。 而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。 Pytorch一般通过反向传播 backward 方法 实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。 除此之外，也能够调用torch.autograd.grad 函数来实现求梯度计算。 这就是Pytorch的自动微分机制。 一，利用backward方法求导数 backward 方法通常在一个标量张量上调用，该方法求得的梯
pytorch的动态计算图机制
2303_77224751的博客
09-21 1402
Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，每条语句都会在计算图中动态添加节点和边，并立即执行正向传播得到计算结果。第二层含义是：计算图在反向传播后立即销毁。下次调用需要重新构建计算图。
PyTorch动态计算图
最新发布
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PyTorch动态计算图
Pytorch动态计算图
taoqick的专栏
10-04 647
Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，每条语句都会在计算图中动态添加节点和边，并立即执行正向传播得到计算结果。第二层含义是：计算图在反向传播后立即销毁。下次调用需要重新构建计算图。
PyTorch实战：动态计算图与自动求导
AI天才研究院
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1.背景介绍 1. 背景介绍 深度学习已经成为人工智能领域的核心技术之一，其中神经网络是最重要的组成部分。PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活的计算图和自动求导功能，使得研究人员和工程师可以轻松地构建、训练和部署神经网络。在本文中，我们将深入探讨PyTorch的动态计算图与自动求导功能，并提供实际的最佳实践和应用场景。 2. 核心概念与联系 2.1 动态计算图 动态计算图...
PyTorch: 计算图与动态图机制
timerring的博客
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文章目录 计算图 PyTorch的动态图机制 计算图 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 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 用计算图表示：y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b image-20221007140501247 计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b image
【20天拿下Pytorch：Day 1】Pytorch的核心概念：张量数据结构
若北辰
05-16 864
Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。 今天主要介绍`张量的数据类型`、`张量的维度`、`张量的尺寸`、`张量`和`numpy数组`等基本概念。
PyTorch DAY1: 基础语法
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我们都知道，张量 Tensor 在深度学习中充当着空气的角色，神经网络结构中的每一次输入和输出其实就是针对张量的计算过程。所以，PyTorch 最核心的组件也就是张量计算组件。PyTorch 张量的最大特点之一是兼容 NumPy 数组，且具备强大的 GPU 加速支持。所以，如果你对 NumPy 较为熟悉，那么入门就会简单很多。下面，我们就来学习如何在 PyTorch 中去定义张量，并对其进行运算。首先，介绍 PyTorch 中支持的 Tensor 类型。
pytorch学习day4
vimpirespider的博客
06-03 1456
输入特征图的通道数。：输出特征图的通道数。：卷积核的大小，可以是单个整数或者元组。stride：卷积核的步幅，决定了上采样的倍数。padding：在输入图像四周填充的像素数。：输出图像额外的填充，控制输出尺寸。bias：是否使用偏置，默认为True。池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中的一种常见操作，通常用于减少数据的空间维度（即宽度和高度），从而减少参数数量和计算量，同时保留重要的特征信息。线性层的操作可以用以下数学公式表示：x 是输入向量或输入张量。
PyTorch|计算图与动态图机制
木千之
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从图上来看，目标函数y针对w的偏导数，恰恰就是图中结点y到结点w的所有路径之和。默认情况下，只有我们创建的结点为叶子结点，其余计算图中的结点均非叶子结点，二者的区别在于，在一次后向传播计算完成后，非叶子结点的梯度值会被释放从而节省内存。按照上述法则计算偏导数，可以得到各个结点上的偏导数表示，并进而通过后向传播算法计算得到目标函数y在自变量x和w处的偏导数。计算图是用来描述运算的有向无环图。然后用计算图中的结点表示数据（结点），用边表示存在运算关系，辅之以运算符号标识，可以得到如下的计算图。
探索深度学习中的计算图：PyTorch的动态图解析
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05-03 2083
深度学习已经成为人工智能领域的重要研究方向之一。在深度学习中，计算图扮演着至关重要的角色。PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它采用了动态图的概念，为用户提供了灵活且易于使用的计算图工具。本文将深入介绍PyTorch中的计算图，包括原理讲解、代码示例和计算图在深度学习中的作用。
Pytorch 中的自动求导与（动态）计算图
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深入了解 Pytorch 中的 autograd 模块，以及动态计算图
Pytorch快速入门系列---（二）动态计算图、自动微分、torch.nn模块
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03-09 1372
由于卷积核尺寸远远小于输入尺寸，即减少需要学习的参数的数量，并且针对每个卷积层可以使用多个卷积核获取输入的特征映射，对数据具有很强的特征提取和表示能力，并且在卷积运算之后，使得卷积神经网络结构对输入的图像具有平移不变的性质。两种池化的区别如下图所示。由上面的函数图像可以看出，该函数的输出区间是（-1,1），整个函数是以0为中心，虽然Tanh函数曲线和Sigmoid函数的曲线形状比较相近，在输入很大或者很小时，梯度很小，不利于权重更新，但由于Tanh的取值输出以0对称，使用效果会比Sigmoid好很多。
PyTorch入门与实战：动态计算图与自动微分
qq_33578950的博客
04-10 612
本文介绍了PyTorch框架的动态计算图和自动微分功能，这些功能是机器学习中重要的基础。通过学习本文中提供的示例代码，读者可以进一步了解如何应用这些技术来解决实际的机器学习问题。
pytorch系列3——动态计算图和自动微分
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上帝是个娘们的博客
01-19 1831
例1 假设我们函数是y=(x+w)∗(w+1)y=(x+w)*(w+1)y=(x+w)∗(w+1)，我们要求yyy对x和wx和wx和w的导数，应该如何用pytorch来求解。 上面的计算图表示y=(x+w)∗(w+1)y=(x+w)*(w+1)y=(x+w)∗(w+1)，先计算括号内部的加法，再计算乘法。计算顺序是：a=x+wa=x+wa=x+w，b=w+1b=w+1b=w+1，y=a∗by=a*by=a∗b。 用代码来表示： import torch w = torch.tensor([1.], re
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