pytorch 梯度计算

最新推荐文章于 2025-06-14 12:02:15 发布
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本文通过一个具体的示例，展示了如何使用PyTorch进行自动求导计算，包括创建可求导变量、定义数学运算、计算平均梯度以及执行反向传播过程。通过这个例子，读者可以深入理解PyTorch中自动求导机制的工作原理。

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梯度计算

# 自动求导总结
x = torch.ones(3,3, requires_grad=True)
y = 9 * x ** 2
out = y.mean() # 计算矩阵的平均梯度
out.backward() # 前向计算梯度
# optimizer.step() # 反向更新梯度
print(x.grad)

输出

tensor([[2., 2., 2.],
                [2., 2., 2.],
                [2., 2., 2.]])
PyTorch梯度计算的工作原理及源代码示例
Bsv___的博客
09-20 273
PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了自动求导功能，使梯度计算变得简单和高效。在本文中，我们将详细解释PyTorch是如何进行梯度计算的，并提供相应的源代码示例。需要注意的是，梯度值是一个与参数形状相同的张量。在实际的训练过程中，我们通常会使用优化器来自动更新参数，而不是手动计算和更新梯度。要使用PyTorch进行梯度计算，首先需要创建一个可训练参数的张量，并将其设置为需要计算梯度的状态。方法进行反向传播，即从损失函数开始，沿着计算图计算参数的梯度。方法进行反向传播，计算参数的梯度。
Pytorch 梯度计算，叶子节点，requires_grad，detach
qq_41035283的博客
11-14 1723
本篇记录pytorch中梯度相关内容，叶子节点定义与detach的使用。
动手学Pytorch | (2) 自动求梯度
sdu_hao的博客
11-05 645
在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输⼊和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。 目录 1. 概念 2. Tensor 3. 梯度 1. 概念 上⼀节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开...
pytorch——梯度计算
m0_51311105的博客
11-23 9062
1、梯度介绍 梯度是一个向量，是学习（参数更新的方向）。收集数据，构建机器学习模型，得到 判断模型好坏的方法： （回归损失） （分类损失） 通过调整参数，尽可能降低 随机选择一个起始点，通过调整，使得函数取得最小值。 的更新方法： ①计算的梯度（即导数）： ②更新： 其中，，意味着将增大，，意味着将减小。当小到一定的程度或者循环达到一定次数后，或停止循环。 ...
pytorch基本运算-梯度运算：requires_grad_(True)和backward()
最新发布
专注python+工程实践的热心婶子
06-14 862
本文介绍了使用PyTorch进行自动微分和梯度计算的基本方法。主要内容包括：1）通过requires_grad_()标记需要求梯度的变量；2）定义函数（如2x²和sum函数）并使用backward()方法计算梯度；3）梯度清零操作的重要性，避免梯度叠加影响计算结果。文章通过具体代码示例展示了PyTorch的自动微分机制，包括乘法(MulBackward)和加法(SumBackward)的反向传播过程，并对比了梯度清零前后的不同计算结果。核心结论是：正确使用PyTorch的梯度计算功能需要变量标定、函数定义、
动手深度学习PyTorch（二）自动求梯度
HyperionSS的博客
02-13 766
在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。 概念 上一节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度...
[Pytorch框架] 2.1.2 使用PyTorch计算梯度数值
yegeli的博客
02-01 1126
文章目录使用PyTorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd 过程解析扩展Autograd import torch torch.__version__ '1.0.1.post2' 使用PyTorch计算梯度数值 PyTorch的Autograd模块实现了深度学习的算法中的向传播求导数，在张量（Tensor类）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，简化了手动计算导数的复杂过程。 在0.4以前的版本中，Pytorch使用Variable类来自动计算所有
pytorch 自动求梯度
cdLiang的博客
02-21 964
在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。 概念 将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作，完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累积到.grad属性中。 如果y.backward()时...
pytorch的梯度计算以及backward方法详解
12-23
我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。 import torch import numpy as np # 方式一 x = torch....
Pytorch——梯度计算
weixin_48394156的博客
05-12 1467
梯度是一个向量，是学习（参数更新的方向）。收集数据x，构建机器学习模型f，得到判断模型好坏的方法：（回归损失）（分类损失）通过调整参数w，尽可能降低loss随机选择一个起始w0，通过调整w0，使得loss函数取得最小值。w的更新方法：①计算的梯度（即导数）：②更新：其中grad(w)<0，，意味着w将增大， grad(w)>0，意味着w将减小。当w小到一定的程度或者循环达到一定次数后，或停止循环。
PyTorch入门学习 9-梯度计算1
04-29 392
梯度，我们先简单认为就是函数的导数比如 y=x*2，y'=2*x代入x1 = 3，则此时梯度为 6。
pytorch梯度剪裁方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch梯度剪裁方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch自动求梯度
weixin_47798560的博客
06-29 500
自动求梯度 在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。 1.1 概念 上一节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度
Pytorch 梯度计算
洪流之源
07-29 2385
使用Pytorch计算梯度或者求导，有两种方法： 以均方误差为例，模型pred = w*x： import torch from torch.nn import functional as F # pred = x*w x = torch.ones(1) # dim=1,长度为1,值初始化为2 w = torch.full([1], 2) # 实际输出 y = torch.on...
pytorch梯度计算
weixin_44853840的博客
05-08 566
目录张量梯度梯度计算停止梯度梯度清空 张量 pytorch定义张量： import torch # 利用 torch.empty() 初始化指定大小的张量，如果不指定值的话，内容为随机值 # 传入的参数为想创建的张量大小 x = torch.empty(1) # scalar，大小为 1*1 的张量 print(x.size()) x = torch.empty(3) # vector, 1D，大小为 1*3 的张量 print(x.size()) x = torch.empty(2, 3) # m
机器学习----PyTorch中的梯度计算
bjsyc123456的博客
05-18 3382
什么是梯度？ 在一元函数中,某点的梯度标的就说某点的导数. 在多元函数中某点的梯度表示的是由每个自变量所对应的偏导数所组成的向量 在前面的线性回归中 就像y = wx + b方程中求出w参数最优的解，就需要对w参数进行偏导数的求取，然后通过偏导数的值来调整w参数以便找到最优解。 自动计算梯度和偏导数 在PyTorch中可以使用torch.autograd.backward()方法来自动计算梯度 在定义张量时，可以指定requires_grad=True表示这个张量可以求偏导数 import
【pytorch】 自动求梯度详解
sazass的博客
10-30 2378
学习教材： 动手学深度学习 PYTORCH 版(DEMO) (https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch) PDF 制作by [Marcus Yang](https://github.com/chenyang1999) 本文目录：1. 前言2.Tensor的.requires_grad属性3. Tensor 的 detach()函数4. Tensor的 .grad_fn属性 1. 前言 Pytorch 提供的autograd包能够根据输入和前向传播
pytorch梯度的计算过程
qimo601的专栏
03-30 9468
1、基础知识: 与numpy中的基本操作相似， pytorch 的作用是引入GPU加快运算， 增加图形界面， 适合大数据运算， 尤其是deep learning gradient 梯度类似于求导， 找到梯度下降的最佳路径。 tensor 除了可以进行线性代数运算， 还可以求梯度 tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation g...
[PyTorch] 多个代码例子阐述梯度计算过程
Harry的博客
07-28 750
这个例子说明了 PyTorch 自动求导的工作原理，以及如何在机器学习模型中使用梯度进行优化。PyTorch 使计算梯度变得简单，从而有效地进行模型训练和参数调整。一个简单的线性回归问题，我们想拟合一条线来逼近一些数据点。函数来计算 yyy 对 xxx 的梯度。现在，我们使用 PyTorch 的。，其导数为：f′(x)=2x+2。
pytorch 梯度计算结果
08-22
PyTorch中的梯度计算结果可以通过调用`.backward()`方法来实现。在计算图中，首先需要定义一个标量损失函数（比如均方误差），然后根据该损失函数计算出的输出张量调用`.backward()`方法。这将触发自动微分过程，并...
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