PyTorch中的自动微分

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#pytorch #深度学习

本文详细介绍了PyTorch中的自动微分原理，通过一个实例展示了如何使用autograd模块计算张量的梯度，帮助读者深入理解这一深度学习中的关键概念。

PyTorch中的自动微分

目标

通过本篇文章的学习，你将对PyTorch中的自动微分过程有一个清晰的认识，本文通过一个示例来解释PyTorch中自动微分的计算。

PyTorch中的自动微分

在torch中的torch.autograd模块，提供了实现任意标量值函数自动求导的类和函数。针对一个张量只需要设置参数requires_grad = True，通过相关计算即可输出其在传播过程中的梯度（导数）信息。

如在PyTorch中生成一个矩阵张量 x x x，并且 y = s u m ( x 2 + 4 x + 2 ) y=sum(x^2+4x+2) y=sum(x2+4x+2)，计算出 y y y在 x x

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PyTorch 的自动微分和动态计算图
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
05-14 535
自动微分：PyTorch 通过追踪张量操作，使用backward()自动计算梯度。动态计算图：每次前向传播动态构建计算图，支持条件分支、循环等灵活结构。应用场景：RNN、动态网络结构、复杂控制流模型。
PyTorch学习笔记（二）——自动微分
⚡
05-03 1294
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Pytorch--自动微分
qq_42935201的博客
02-15 1232
深度学习--自动微分例子 例子
11.22Pytorch_自动微分
gs1we1的博客
11-25 729
自动微分模块torch.autograd负责自动计算张量操作的梯度，具有自动求导功能。自动微分模块是构成神经网络训练的必要模块，可以实现网络权重参数的更新，使得反向传播算法的实现变得简单而高效。
PyTorch自动微分
最新发布
xytmoral的博客
10-22 218
摘要：PyTorch的自动微分（autograd）模块实现了神经网络训练中的梯度自动计算，通过设置张量的requires_grad=True来追踪梯度，使用backward()进行反向传播求导。文章通过实例演示了梯度计算过程，并比较了不同激活函数（Sigmoid、ReLU等）的选择策略。同时介绍了参数初始化的多种方法，包括均匀分布、正态分布、kaiming和xavier初始化等，为深度学习模型训练提供了重要基础。
pytorch使用-自动微分
xu624735206的博客
04-03 2787
pytorch使用-自动微分一、自动微分二、Tensor自动微分三、backward 反向传播 一、自动微分 在整个Pytorch框架中，所有的神经网络本质上都是一个autograd package（自动求导工具包），autograd package提供了一个对Tensors上所有的操作进行自动微分的功能. 以前的pytorch使用Variable来作为自动求导的类型。但是较新版本将tensor和variable合并了，Tensor的数据结构如下： Tensor 主要包含三个属性: . data：保存T
Pytorch的自动微分
王斯的博客
03-31 2094
感谢：Pytorch深度学习实战 出版社：清华大学出版社 import numpy as np import torch Tensor的requires_grad属性设置为True时，Pytorch的torch.autograd会自动地追踪它的计算轨迹，当需要计算微分的时候，只需要对最终计算的tensor调用backward方法，中间所有的计算节点的微分就会被保存在grad属性。 a = torch.arange(9).view(3,3) a.requires_grad False x = torch
Pytorch-自动微分模块
小森的博客
04-19 2334
🥇接下来我们进入到Pytorch的自动微分模块自动微分模块是PyTorch中用于。PyTorch通过其模块提供了自动微分的功能，这对于深度学习和优化问题至关重要，因为它可以自动计算梯度，无需手动编写求导代码。以下是backward()backward().grad。
Pytorch的自动微分---手动微分
yangleileileilei的博客
05-07 347
【代码】Pytorch的自动微分---手动微分。
PyTorch自动微分机制的详细介绍
xw555666的博客
01-29 2396
PyTorch深度学习框架的官方文档确实提供了丰富的信息来阐述其内部自动微分机制。在PyTorch中，张量（Tensor）和计算图（Computation Graph）的设计与实现使得整个系统能够支持动态的、高效的自动求导过程。具体来说，当你在一个张量上调用时，PyTorch会开始跟踪该张量及其所有依赖项的操作历史，形成一个反向传播所需的计算图。然后通过调用方法，PyTorch能自动计算出有关损失函数相对于模型参数的所有梯度，并存储在对应的张量的.grad属性中。.detach()
Pytorch自动微分机制
taoqick的专栏
10-04 1583
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。
Easy Deep Learning——PyTorch中的自动微分
陈子青的博客
03-09 1494
为什么选择这一章作为第一章而不是介绍深度学习的核心数据结构张量呢？原因在于张量运算实际就是矩阵的运算，另外PyTorch关于张量的数据处理函数很多，没必要逐个介绍，用到的时候去查文档即可，介绍过多张量的计算方式其实并无意义。 在入门深度学习时，我相信初学者最关心的是什么是深度学习？它的基本原理是怎么样的，而不是上来就列一大堆代数式，然后去进行各种了数据计算。
PyTorch（五）自动微分
qq_45031509的博客
06-28 2058
c 概述 文档概述涉及到的知识点讲解：「自动微分」，「梯度」，「权重」，「偏置」，「反向传播」，「计算图」。主要讲解了「自动微分」与「梯度计算」，「计算图」之间的概念关系。
pytorch 自动微分
你若安好是晴天的博客
05-01 429
pytorch 自动微分： import torch print('创建一个张量，设置 requires_grad=True 来跟踪与它相关的计算') x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) print(x) print('针对张量做一个操作') y = x + 2 print(y) #y 作为操作的结果被创建，所以它有 grad_fn print(...
PyTorch的自动微分(autograd)
一位在路上的工程师的博客
03-09 1496
torch.Tensor 是包的核心类。如果将其属性 .requires_grad 设置为 True，则会开始跟踪针对 tensor 的所有操作。完成计算后，您可以调用 .backward() 来自动计算所有梯度。该张量的梯度将累积到 .grad 属性中。
pytorch-微分
pylittlebrat的博客
12-05 1299
文章目录引言主要用到的包和类：一些小测试梯度梯度下降的实战例子-考虑最简单的一层神经网络张量梯度和雅可比积 引言 在训练神经网络时，最常用的算法是 反向传播。在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。 为了计算这些梯度，PyTorch 有一个名为 的内置微分引擎torch.autograd。它支持任何计算图的梯度自动计算。 主要用到的包和类： autograd torch.Tensor torch.Tensor 是包的核心类。如果将其属性 .requires_grad 设置为
pytorch 新式自动微分函数
05-16
在PyTorch中，新式自动微分函数是指通过torch.autograd.Function来实现的自定义函数。与旧式自动微分函数相比，新式自动微分函数具有更高的灵活性和可扩展性。下面是一个简单的示例： ```python import torch ...
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