mxnet自动求梯度

最新推荐文章于 2024-09-21 22:34:33 发布

小白拉普拉斯

最新推荐文章于 2024-09-21 22:34:33 发布

阅读量297

点赞数

分类专栏：深度学习文章标签： mxnet 梯度

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XiaobaiLaplace/article/details/98845492

版权

深度学习专栏收录该内容

23 篇文章

订阅专栏

from mxnet import autograd,nd
x=nd.arange(4).reshape((4,1))
print(x)
x.attach_grad()
with autograd.record():
    y=2*nd.dot(x.T,x)
y.backward()
print(x.grad)

在这里插入图片描述

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

小白拉普拉斯

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

MXNet入门之求梯度

蛐蛐的博客

05-12

566

1.简介梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 MXNet提供的autograd模块来自动求梯度。 2.使用 from mxnet import autograd, nd x = nd.arange(4).reshape((4, 1)) x.attach_grad() with autograd.record(): y = 2 * nd.do...

自动求梯度

慕云

10-02

227

自动求梯度 #MXNET提供的autograd模块来自动求梯度 from mxnet import autograd,nd x=nd.arange(4).reshape((4,1)) #为了求有关变量x的梯度，我们需要先调用attach_grad函数来申请存储梯度所需要的内存 x.attach_grad() with autograd.record(): y=2*nd.dot(x.T,x) #调用backward函数自动求梯度 y.backward() assert(x.grad-4*x).

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

MXNet动手学深度学习-2.3自动求梯度

诗人的情人

11-26

572

自动求梯度本文中将会对MXNet提供的autograd使用进行介绍，autograd包主要用来自动求梯度。代码程序写在了test02.py中，编辑test02.py: vim test02.py ## 动手学深度学习-2.3自动求梯度 from mxnet import autograd, nd x = nd.arange(4).reshape((4, 1)) #创建列向量x pri...

【Mxnet】自动求梯度（二）

weixin_44233336的博客

12-18

267

现有X,Y两个NDarray 加减乘除对应元素加减乘除 X.exp() 以e为底的幂 nd.dot(X, Y.T) 矩阵点乘 nd.concat(X, Y, dim=0)多个NDArray在不同的维度上（0表示列，1表示行）进行连接 X.sum()所有元素求和 X.norm().asscalar() 通过asscalar函数将结果变换为Python中的标量 ...

MXNet中的autograd 自动求导/梯度

银域果酒的博客

04-12

365

MXNet中的autograd 自动求导/梯度从例子出发，对于一个函数z = 2 * x * x，求z对x的导数为了求有关变量x的梯度（即是对x求导），我们需要先调用attach_grad()函数来申请存储梯度所需要的内存。 import mxnet.ndarray as nd import mxnet.autograd as ag #这两句也可以等价于from mxnet import autograd, nd x = nd.array([[1,2],[3,4]]) #定义一个2*2的矩阵

MXNet快速入门之autograd自动求解梯度(三)

修炼之路

05-04

4862

导读在训练模型的时候，为了获取一个好的模型，都是通过最小化损失函数，为了使得损失函数在训练集上最小化，需要在训练集上进行迭代，然后计算出损失值的梯度，然后再利用梯度去更新权重参数，当网络的层数比较多时，我们就需要利用链式求导法则来计算梯度更新权重。如果在使用mxnet定义卷积网络的时候是不需要考虑链式求导以及梯度更新权重等问题的，框架内部都已经实现好了。但是，如果你想修改网络的结构时，就需要自...

【深度学习笔记】2.3自动求梯度

sun_yi_gui的博客

10-29

667

【深度学习笔记】2.3自动求梯度在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。本节将介绍如何使用MXNet提供的autograd模块来自动求梯度。 from mxnet import autograd,nd #导入 2.3.1 简单例子对函数 y=2xTxy=2 \bold x^T \bold xy=2xTx求关于列向量 x\bold xx 的梯度。我们先创建变量x\bold xx，并赋初值。为了求有关变量x\bold xx的梯度，我们需要先调用attach_grad函数来申请存

python自动求梯度

xizhao_tianzhao的博客

11-15

2114

from mxnet import autograd, nd 方法 x = nd.arange(4).reshape((4, 1)) 方法结果 x.attach_grad() 申请求梯度所需内存 autograd.record() 用于上下文管理器，管理内容是待求梯度 y.backward() 自动求梯度 autograd.is_training() 查看是否处于...

mxnet系统架构

2303_77224751的博客

09-21

1503

到目前为止，我们基本上涵盖了定义一个 Operator 的全部接口。使用 Operator 接口来实现你的计算逻辑 (Forward 和 Backward)。使用 OperatorProperty 接口来：向运算符类传递参数（可以使用 Init 接口）使用 CreateOperator 接口来创建运算符正确地实现描述操作符的接口，例如参数名，等等正确地实现 InferShape 接口来设置输出张量的形状。

mxnet中自动求梯度

comli_cn的博客

10-17

1003

我用的是mxnet包里面的自动求梯度的模块autograd。一、在autograd下求梯度一般要进行一下几个步骤： 1、调用attach_grad()函数来申请存储梯度所需要的内存。要对一个函数求关于某个变量求梯度就用那个变量名来调用attach_grad()函数，如y=xTxy={x}^\mathsf{T}{x}y=xTx求有关变量x的梯度，则： x.attach_grad() 2、调⽤rec...

《动手学深度学习》第二天（自动求梯度）

tsundere_x的博客

04-08

665

2.3、自动求梯度 MXNet提供的autograd模块可以用来自动求梯度。 2.3.1 一个简单的栗子这里我们要求对函数 y = 2xTx （2乘以x的转秩乘以X）求关于列向量 x 的梯度。(使用jupyter notebook) 1、创建变量x,并赋初值 x = nd.arange(4).reshape((4,1)) # 4行一列 x 2、调用attach_grad函数来申请存储梯...

Mxnet (26): 梯度下降（GD&SGD）

泛泛之素

10-01

362

这里我们介绍梯度下降的基本概念。尽管很少实际中很少用到，但是了解梯度下降有益于理解随机梯度下降算法的关键。例如，由于学习率过高，优化问题可能会有所不同，这在梯度下降中也会出现。同样预处理是梯度下降中的常用技术。我们先从简单的入手。 1 一维梯度下降一维梯度下降是一个很好的例子，可以用于理解梯度下降算法如何减小目标函数的值。对于连续可微的实值函数f:R→Rf: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}f:R→R。使用泰勒展开公式： f(x+ϵ)=f(x)+ϵf′(x)+O(ϵ2)

mxnet基础到提高(38)-自动梯度计算

The research on computer technolog

10-11

330

from mxnet import nd from mxnet import autograd import math x=nd.array([[10,20],[1,2]]) x.attach_grad()#在ndarray里准备存储梯度 with autograd.record(): c=nd.log(x) #反向传播backward() c.backward() #f'(x)=1/x ...

mxnet(gluon)学习之路-自动求导

Iriving_shu的博客

08-05

1619

简介 mxnet 提供了自动求导的方法，相比于使用caffe需要自己写反向传播，这可以更加节约我们的时间。求导例如： y = 4 * x^2 x = [[1,2; 3,4]] dy/dx = 8x = [[8,16;24,32]] 使用mxnet自动求导： x = mx.nd.array([[1,2], [3,4]]) x.attach_grad() ...

深度学习梯度下降优化算法(AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam)（MXNet）

深度学习领域优质创作者，优快云博客专家

09-30

2640

Adam已成为优化算法的默认值

mxnet中自动求梯度遇到的坑：梯度不变化

Powerful_Green的博客

09-12

516

mxnet中自动求梯度遇到的坑：梯度不变化

mxnet基础到提高(15)--梯度与反向传播

The research on computer technolog

03-27

675

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Aug 10 16:13:29 2018 @author: myhaspl """ from mxnet import nd from mxnet import autograd x = nd.array([[1, 2], [3, 4]]) x.attach_gra...

动手学深度学习（MXNet）1：基础知识

Just for fun的专栏

08-27

1045

预备知识安装环境 $ pip install mxnet-cu80 --> cuda8.0 数据操作，在MxNet中用NDArray类，是存储和变换数据的主要工具。NDArray提供GPU计算和自动求梯度等更多功能。自动求梯度，用autograd模块，from mxnet import autograd, nd x = nd.arange(4).reshape((4,1))...

【深度学习】MXNet自动求解函数梯度

qq_28869927的博客

12-10

2887

文章目录概述示例with语句求解梯度代码概述本节需要先了解MXNet中NDArray的基本用法，可以参考我的前一篇博客：【深度学习】MXNet基本数据结构NDArray常用操作如下示例包括： MXNet中使用autograd包自动求解梯度； MXNet可以python中自定义的函数（一般化的命令式程序）求梯度； MXNet的运行模式包含训练模式和预测模式，可以通过特定函数进行判断。示例...

MXNet

最新发布

03-18

<think>好的，用户让我介绍一下MXNet。首先，我需要回忆一下MXNet的基本信息，确保自己理解正确。MXNet是一个深度学习框架，对吧？我记得它由亚马逊和其他公司合作开发，后来成为Apache的顶级项目。不过用户可能需要更详细的信息，比如它的特点、优势、应用场景等等。接下来，我需要考虑用户可能的背景。他们可能是学生、开发者，或者对深度学习感兴趣的人。如果是开发者，他们可能更关心技术细节，比如API支持、分布式训练等。如果是初学者，可能需要更基础的介绍，比如易用性、社区支持。不过用户的问题比较开放，所以应该全面覆盖，但结构清晰。根据系统指令，回答必须用中文，结构清晰，分步骤解决问题。我需要确保符合格式要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且正确使用LaTeX。不过MXNet的介绍可能涉及数学公式较少，不过如果有的话，比如提到计算图或优化算法，可能需要用到。现在，组织内容。首先介绍MXNet是什么，然后讲它的核心特点，比如混合编程、多语言支持、分布式训练等。接着可以提到架构，比如计算图、动态静态混合等。再讲应用场景，比如CV、NLP。最后可能比较一下其他框架，比如TensorFlow、PyTorch，帮助用户理解定位。需要注意避免技术术语过多，但又要准确。可能需要检查MXNet的最新动态，比如是否还活跃，因为现在PyTorch和TensorFlow比较主流。不过MXNet的轻量级和高效性可能仍然是优势，尤其是在边缘计算或移动端。另外，用户提到系统级指令中要使用正确的LaTeX，虽然MXNet本身可能不涉及太多数学，但如果有必要的话，比如解释某个算法，可能需要插入公式。比如可以提到自动微分时用到的链式法则，写成$\frac{\partial L}{\partial W} = \frac{\partial L}{\partial y} \cdot \frac{\partial y}{\partial W}$，不过如果和MXNet直接相关不大，可能可以省略，避免不必要的复杂。还要确保回答真实可靠，可能需要查阅官方文档或可靠来源确认信息。例如，MXNet支持的多语言包括Python、C++、Scala等，是否正确。混合编程模型是指命令式和声明式的结合，这点需要准确描述。最后，结构分点，但用户要求结构清晰，帮助逐步解决问题。可能需要用标题和分点，但根据系统指令，用户可见层需要结构清晰，所以使用分节，如核心特点、架构、应用场景等，用加粗或列表形式呈现。注意不要使用Markdown，所以用文字描述结构。现在，把这些整理成流畅的中文段落，确保每个部分衔接自然，信息准确。检查是否有错误，比如MXNet是否真的支持动态图，或者是否已经被其他框架超越。例如，MXNet的Gluon接口类似于PyTorch的动态图，这点需要正确说明。总结下来，回答的结构大概是： 1. MXNet简介：定义、开发背景、地位。 2. 核心特点：混合编程、多语言API、分布式、轻量高效。 3. 架构与技术：计算图、动静结合、自动微分、跨平台。 4. 应用场景：CV、NLP、推荐系统等。 5. 与其他框架对比：优势和适用场景。 6. 社区和资源：文档、教程、社区支持。这样应该能全面覆盖用户的需求，同时结构清晰。需要避免冗长，但又要提供足够的信息。可能还需要提到MXNet在工业界的应用案例，比如亚马逊使用它，或者某些知名项目采用MXNet作为后端。最后，检查是否符合格式要求，没有使用任何Markdown，数学公式正确，用中文，分点清晰。可能还需要在最后加上示例代码，比如一个简单的MXNet模型构建例子，但用户没有明确要求，可能可以省略，或者简要提及。总的来说，整理这些点后，就可以形成一个符合要求的回答了。</think>MXNet 是一个开源的深度学习框架，由亚马逊、华盛顿大学等机构共同开发，2017年成为 Apache 基金会顶级项目。它以高效、灵活和跨平台著称，支持多种编程语言和硬件加速。 --- ### 一、核心特点 1. **混合编程模型** 结合**命令式编程**（动态图，类似 PyTorch）和**声明式编程**（静态图，类似 TensorFlow），用户可自由选择模式。例如，动态图适合调试，静态图适合部署优化。 2. **多语言支持** 提供 Python、C++、Java、Scala、R 等语言的 API，满足不同开发者需求。例如，Python 用户可通过 `import mxnet` 快速构建模型。 3. **分布式训练** 支持多 GPU、多机并行，通过参数服务器（Parameter Server）或 AllReduce 算法提升训练效率。例如，数据并行时梯度同步可自动优化。 4. **轻量级与高性能** 计算图优化技术（如内存复用、算子融合）使其在资源受限场景（如移动端）表现优异，适合边缘计算部署。 --- ### 二、架构与技术 1. **计算图优化** 静态图模式下，MXNet 通过符号式编程构建计算图，并优化执行顺序，减少内存占用。例如，表达式 $$ y = \sum_{i=1}^n W_i x_i + b $$ 会被编译为高效算子。 2. **动态与静态混合** 通过 `HybridBlock` 或 `HybridSequential` 实现动静切换：训练时用动态图调试，部署时转为静态图加速。 3. **自动微分与优化器** 内置自动微分模块，支持 SGD、Adam 等优化器。例如，求损失函数 $L$ 对参数 $W$ 的梯度 $\frac{\partial L}{\partial W}$ 可自动计算。 4. **跨平台部署** 模型可导出为 ONNX 格式，或通过 TVM 编译器适配不同硬件（如 CPU、GPU、FPGA）。 --- ### 三、应用场景 - **计算机视觉（CV）**：图像分类（ResNet）、目标检测（YOLO）等。 - **自然语言处理（NLP）**：BERT 等预训练模型的分布式训练。 - **推荐系统**：协同过滤、深度排序模型的高效部署。 --- ### 四、与其他框架对比 | 特性 | MXNet | TensorFlow/PyTorch | |---------------------|--------------------|-------------------------| | **编程模式** | 动静混合 | TensorFlow 静态，PyTorch 动态 | | **部署轻量级** | 更优 | 依赖额外工具（如 TensorFlow Lite）| | **社区生态** | 较小 | 更庞大 | --- ### 五、学习资源 - **官方文档**：[Apache MXNet](https://mxnet.apache.org/) - **教程**：GluonCV/GluonNLP 等工具包提供预训练模型和示例代码。 - **社区**：GitHub 仓库和开发者论坛提供技术支持。 --- MXNet 适合需要**高效部署**或**多语言集成**的场景，尽管社区活跃度不及 PyTorch/TensorFlow，但其性能和灵活性仍在工业界（如 AWS 云服务）有广泛应用。