python-公式自动求导工具

最新推荐文章于 2025-09-04 14:24:02 发布
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本文介绍如何利用Python的Sympy库进行雅克比矩阵的求解，包括使用sympy.pi进行三角函数的pi运算化简，以及多变量函数的定义和调用方法。

求解雅克比矩阵的时候，可以用python的sympy包哇，很好用，和matlab差不多，

 

tips:

1. 三角函数的pi运算，要使用sympy.pi，这样才可以化简

 

2. 多变量函数调用

>>> from sympy import Symbol
>>> x, y = Symbol('x y')
>>> f = x + y
>>> f.subs({x:10, y: 20})

 

Python 中 PyTorch 的自动求导机制详解
Python编程之道的博客
04-13 955
深度学习的核心任务是通过梯度下降优化模型参数，而梯度计算的效率和灵活性直接影响开发体验。PyTorch的自动求导机制（Autograd）提供了高效的梯度计算解决方案，允许开发者专注于模型逻辑而无需手动推导复杂导数。本文将从计算图理论出发，详细解析PyTorch自动求导的实现原理，涵盖核心数据结构（Tensor/Function）、动态图构建过程、反向传播算法实现及数学推导，并通过实战案例演示其在模型训练中的应用。背景知识：定义核心术语，区分静态图与动态图。
从零实现深度学习框架——自动求导神器计算图
日积月累，天道酬勤
12-15 3920
本文介绍自动求导神器——计算图，从本篇文章开始介绍一个自定义的求导工具。
PyTorch|自动求导系统AutoGrad
木千之
01-16 739
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 的 Autograd Engine（自动求导引擎）
xw555666的博客
02-27 998
PyTorch 的 Autograd Engine（自动求导引擎）是 PyTorch 中实现自动求导功能的核心组件之一。Autograd Engine 负责构建计算图、跟踪张量操作，并自动计算梯度。以下介绍 Autograd Engine 的一些关键特点和功能。
使用python进行公式的计算
Wzongming的博客
03-26 5332
# coding: utf-8 from sympy import * import numpy as np from pynverse import inversefunc # 定义我们的符号 m = symbols('m') n = symbols('n') e = symbols('e') Q = symbols('Q') K = symbols('K') r = symbols('r') # 定义等式，右边要等于0 eq = Q - ((m * (n + 1) * (1 + e**2) * (r.
Pytorch : 自动求导
Shilong的博客
03-28 1137
在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播算法。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。损失函数计算神经网络产生的期望输出和实际输出之间的差值。目标是使损失函数的结果尽可能接近于零。该算法通过网络反向遍历来调整权重和偏差，以重新训练模型。这就是为什么它被称为反向传播。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎。它支持任何计算图的梯度自动计算。
自动求导机制
邹小驴
08-14 443
自动求导机制 本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它，因为它将帮助您编写更高效，更简洁的程序，并可帮助您进行调试。 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。 requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯...
Day33【AI思考】-函数求导过程 的优质工具和网站
weixin_48146444的博客
02-02 2009
试过了，可以免费计算，但只有英文版；关键它都是用数学计算的方式，来求解公式的，可视化方面一般。微积分中，对各种函数求导的好用的网站或者软件或者工具，能够直观可视化地看到整个求导过程。建议从动态图形工具入手，建立直观理解后再深入分步推导。中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-V3。这个有求导分步计算，可惜要收费，并且不是可视化的。：覆盖符号求导、隐函数求导、参数方程求导。试过了，有点慢，点击导数显示不出来。：自由定制可视化效果，适合深入学习。这些工具的结合使用，能让你从。
34、Python 实现自动求导：原理与实践
最新发布
potato的博客
09-04 73
本文详细介绍了在Python中实现自动求导的原理与实践方法，涵盖导数基础、链式法则、乘积与商的求导规则，并通过面向对象编程构建支持加法、乘法、函数应用和幂运算的自动求导系统。文章提供了完整的代码实现，包括Expression基类、Number、Variable、Sum、Product、Apply和Power等表达式类的导数逻辑，结合mermaid流程图与表格清晰展示求导流程与规则。同时探讨了优化策略如常数项处理、平方根函数扩展、结果简化与异常处理，展示了自动求导在机器学习等领域的高效性、准确性与灵活性，为后
Tensorflow2 自动求导机制
weixin_43722026的博客
04-11 518
https://tf.wiki/zh/basic/basic.html TensorFlow 引入了 tf.GradientTape() 这个 “求导记录器” 来实现自动求导 如何使用 tf.GradientTape() 计算函数 y(x) = x^2 在 x = 3 时的导数： import tensorflow as tf x = tf.Variable(initial_value=3.) ...
sqluldr2导数工具
12-01
sqluldr2导数工具
高等数学——求导工具
Joshua Lee的博客
04-01 8079
（一）求导公式 1 . 2 . 3 . 4 . 5 . 6 . 7 . 8 .​​​​​​​ 9 .​​​​​​​​​​​​​​ 10 .​​​​​​​​​​​​​​ 11 .​​​​​​​​​​​​​​ 12 .​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ 13 .​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ 14 .​​​​​​​​​​​​​...
greenplum 自动导数工具
shenghe_chen
06-06 987
公司测试环境同步数据需求量巨大，每天都要导出大量生产数据到测试环境， 写了一个自动导数的工具，支持并行导出并自动导入到 测试环境，使用时需自己指定放有 导出过滤语句的文件，需放开生产到测试的网络环境。 #/bin/bash source /usr/local/greenplum-db/greenplum_path.sh export local_dir=/backup/csh USAGE () { echo "" echo "Usage: -ds -dt -Ds -Dt -hs -.
Pytorch：自动求导（Autograd）
Super_user_and_woner的博客
10-11 1445
在神经网络模型中需要对参数求导更新，pytorch中Autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。 torch.Tensor是这个包的类，它有个叫.requires_grad的属性，当这个属性为True时，它往后的历史（它参与的计算过程）就回被追踪。 x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) print(x) #输出为 ..
TensorFlow2.0教程28：自动求导
aumii44448的博客
09-25 401
　　这节我们会介绍使用tensorflow2自动求导的方法。 　　一、Gradient tapes 　　tensorflow 提供tf.GradientTape api来实现自动求导功能。只要在tf.GradientTape()上下文中执行的操作，都会被记录与“tape”中，然后tensorflow使用反向自动微分来计算相关操作的梯度。 　　x = tf.ones((2,2)) ...
向量型求导工具-Pytorch
猿猿的小仓库
09-14 775
1.标量对向量求导 标量可以直接对向量求导 import torch p = torch.tensor([2.0, 3.0, 5.0], requires_grad=True) q = p*2+1 z = torch.mean(q) z.backward() print(p.grad) print(p.grad*p) 结果： tensor([0.6667, 0.6667, 0.6667]) tensor([1.3333, 2.0000, 3.3333], grad_fn=<MulBackward0&
028 导数求导工具总结之基本公式、四则求导法则、反函数导数、复合函数求导
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pytorch的自动求导和简单的线性函数机器学习
南岛鹋
08-04 601
nn模块提供了创建和训练神经网络的各种工具。准备训练数据,并生成矩阵格式。
实现PyTorch的自动求导与反向传播
AI天才研究院
01-25 1083
1.背景介绍 自动求导是深度学习中的一个核心概念，它允许我们在计算图中自动计算梯度，从而实现反向传播。在PyTorch中，自动求导是通过自动求导引擎实现的，这个引擎可以自动地计算出梯度，从而实现反向传播。在本文中，我们将深入了解PyTorch的自动求导与反向传播，并介绍如何使用PyTorch实现自动求导与反向传播。 1. 背景介绍 自动求导是深度学习中的一个核心概念，它允许我们在计算图中自动...
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