欠的``按理都应该去还..

最新推荐文章于 2025-10-11 12:36:15 发布
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作者在快节奏生活中反思时间的价值与个人信念的关系，探讨人生意义与改变的必然性。通过自己的经历，作者意识到每个人都可能面临改变，无论生活如何忙碌，我们都欠着对自我认知与成长的责任。

没有时间谈情聚会，没有时间享受孤独！时间也不在像是女人的乳沟了，想挤都挤不出半点儿来。我终于有点想相信``人都是欠的了。``之前有大把的时间无可事事，觉得哪种安逸得有点过于浪费生命。我几乎是去拿我仅有的20来年的人生去信仰一个我自己的信念，而且我确定不可能会变的！我亲眼看到过身边好多的人都在改变，但我确信我不是他们！直至有一天，我怀疑我的确信的时候，我才渐渐的明白，他们也是欠的，我也是欠的，人都是欠的。只是自己的思维长时间比别人迟钝那么很长一段距离而已！但是``，欠了的按理都应该去还。我们不想去浪费一辈子或是很大的精力去还，所以都情愿去改变自己的信念。就在刚才``现在 ``，此时``此刻，我不知道我的信念变了没有``，但我已经明白了，我也知道变的时间不会太远了``，因为我也欠了好多！！在我并不丰富的人生阅历中，我见缝插针的想让自己多明白一些人生的道理，但知道一次，我就会失望很久，``因为在不明白的情况下，我们总容易偏激``。我很惭愧，我知道在多年后肯定会感激现在``。我是张玉杰！我是个很迂腐的人，我总能让自己在成长的关键字中斗争很久！在有时候的压力下``，我不情不愿的想疯掉自己！！！


iteye_3224
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梯度回传原理
2301_77058095的博客
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首先要明确在Pytorch当中，计算得到的梯度是默认累加的，而不是下次计算梯度就自动清零上一次的梯度值。 这样做的好处有以下几点： 1、减小multitask的内存消耗 ​ 在PyTorch中，multi-task任务一个标准的train from scratch流程为： for idx, data in enumerate(train_loader): xs, ys = data pred1 = model1(xs) pred2 = model2(xs) lo
对梯度回传的理解
weixin_36670529的博客
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htw250056的博客
10-11 1141
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qq_29462849的博客
07-01 4735
作者丨歪杠小胀@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/451441329编辑丨极市平台导读如果只有一个loss，那么直接loss.backward()即可，但是不止一个loss时，就不知道将backward()放在哪里了。本文作者总结了一些自己在遇到该问题时的解决方式，希望能和大家一起讨论交流～记录写这篇文章的初衷最近在复现一篇...
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Vic_Hao的博客
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sealir的博客
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pytorch--流水线并行
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一、链式法则简化的原则 复杂运算的简化；定义基本算子为加、减、乘、除、幂以及其他[简单函数]（如sin,tan……）(https://zhuanlan.zhihu.com/p/63265208)；假如一个运算包含多个算子，那么精简的原则就是怎么把复杂的多算子运算，转换为单一的算子的一次运算，或者其他的一元简单函数，这种精简包含两个特征 （1）多算子简化为单一算子或者单一的简单函数； （2）单一算子或简单函数必须仅运行1次； （3）如果简化为加、减、乘、除，简化后的自变量最多两个，至少1个； （4）如果简.
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### 如何在 PyTorch 中计算梯度 为了更好地理解如何在 PyTorch 中计算梯度，重要的是要熟悉 `requires_grad` 属性的作用。当设置某个 Tensor 的 `.requires_grad=True` 时，PyTorch 将会追踪所有对该张量执行的操作以便后续能够应用链式法则来进行反向传播并计算梯度[^5]。 一旦定义了一个带有 `requires_grad=True` 的变量参与运算之后，在完成前向传递后可以通过调用 `.backward()` 方法启动反向传播流程。这一步骤将会根据之前记录下来的操作历史自动计算出每一个可训练参数相对于损失函数的偏导数，并把这些值存储于对应的 `.grad` 属性里[^1]。 下面给出一段简单的 Python 代码作为例子展示这一过程： ```python import torch # 创建两个随机初始化的 Tensors 并指定 requires_grad 参数为 True 表明我们需要跟踪它们的变化情况 x = torch.tensor([2.], requires_grad=True) w = torch.tensor([3.], requires_grad=True) # 定义一个简单的一元线性方程 y=wx+b (这里 b=0)，其中 w 是权重而 x 则代表输入特征 y = w * x # 对输出做一次平方操作得到最终的目标值 z=w²*x² z = y ** 2 # 调用 .backward() 来触发整个网络中的梯度回传动作 z.backward() print('dz/dw:', w.grad.item()) # 输出 dz 关于 w 的一阶导数值 print('dz/dx:', x.grad.item()) # 输出 dz 关于 x 的一阶导数值 ``` 这段程序创建了两个具有 `requires_grad=True` 设置的张量 `x` 和 `w`，接着构建了一个表达式树结构表示目标函数 \(z=(wx)^{2}\) 。最后通过调用 `z.backward()` 实现了对整条路径上各节点处局部梯度信息的有效收集与汇总工作；与此同时，也完成了全局最优解方向指引的任务——即确定了各个待优化参数应朝哪个方向调整才能使得整体误差最小化[^2]。 需要注意的是，如果尝试将含有 `requires_grad=True` 标志位的对象转换成 NumPy 数组，则必须先调用 `.detach()` 或者使用上下文管理器 `with torch.no_grad():` 来阻止进一步的梯度追踪行为发生，这是因为直接转换单纯只会引发错误提示而不是真正意义上的数据复制[^4]。
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