mxnet自动求梯度

最新推荐文章于 2022-09-30 13:13:09 发布

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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)

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MXNet入门之求梯度

蛐蛐的博客

05-12

663

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

313

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).

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MXNet中的autograd 自动求导/梯度

银域果酒的博客

04-12

392

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 (26): 梯度下降（GD&SGD）

泛泛之素

10-01

455

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动手学深度学习-2.3自动求梯度

诗人的情人

11-26

596

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

284

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 ...

【深度学习笔记】2.3自动求梯度

sun_yi_gui的博客

10-29

692

【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

2142

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快速入门之autograd自动求解梯度(三)

修炼之路

05-04

4983

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...

mxnet中自动求梯度

comli_cn的博客

10-17

1027

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

685

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基础到提高(38)-自动梯度计算

The research on computer technolog

10-11

415

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

1658

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

2715

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

535

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

758

#!/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...

Pytorch 微积分

负负得正的博客

04-12

2035

微积分 0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook 教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。 0.1 求导结果 0.2 y 为标量，X 为向量 0.3 y 和 X 均为向量 1. 自动求导假设我们想对函数 y=2x⊤xy=2x^{\top}xy=2x⊤x 关于列向量 xxx 求导。小细节：arange(4) 代表生成 4 个连续整型数，arange(4.0) 代表生成 4 个连续

动手学深度学习（MXNet）1：基础知识

Just for fun的专栏

08-27

1089

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

2904

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...

自动梯度计算