backward的gradient参数的作用 待办 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29904755 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29923090 讲的backward 偏导数计算的过程 https://medium.com/@zhang_yang/how-pytorch-tensors-backward-accumulates-gradient-8d1bf675579b backward计算过程

导数偏导数的数学定义 参考资料1和2中对导数偏导数的定义都非常明确.导数和偏导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者求偏导只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源库都涉及到标量对向量求导.比如下面这个pytorch的例子. import torch x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True) y = x ** 2 + 2 z = torch.sum(y) z.backward() print(x

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Gradient Checking Welcome to the final assignment for this week! In this assignment you will learn to implement and use gradient checking. You are part of a team working to make mobile payments available globally, and

Gradient Checking Welcome to this week's third programming assignment! You will be implementing gradient checking to make sure that your backpropagation implementation is correct. By completing this assignment you will: - Implement gradient checking

所需文件:本地下载 Gradient Checking Welcome to the final assignment for this week! In this assignment you will learn to implement and use gradient checking. You are part of a team working to make mobile payments available globally, and are asked to build a d

Hacker's guide to Neural Networks Hi there, I'm a CS PhD student at Stanford. I've worked on Deep Learning for a few years as part of my research and among several of my related pet projects is ConvNetJS - a Javascript library for training Neural Net

Hi there, I'm a CS PhD student at Stanford. I've worked on Deep Learning for a few years as part of my research and among several of my related pet projects is ConvNetJS - a Javascript library for training Neural Networks. Javascript allows one to ni

原文地址:https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/Deep%20Learning%20with%20Torch.ipynb Deep Learning with Torch: the 60-minute blitz Goal of this talk Understand torch and the neural networks package at a high-level. Train a small neural network o

Summary on deep learning framework --- PyTorch  Updated on 2018-07-22 21:25:42  import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11  ## Version 0.1.11 ## python2.7 and cuda 8.0 sudo pip install http://

参考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-autograd/#detachsource 当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整:或者值训练部分分支网络,并不让其梯度对主网络的梯度造成影响,这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播 1   detach()[source] 返回一个新的Variable,从当前计算图中分离下来的,

在PyTorch中计算图的特点可总结如下: autograd根据用户对variable的操作构建其计算图.对变量的操作抽象为Function. 对于那些不是任何函数(Function)的输出,由用户创建的节点称为叶子节点,叶子节点的grad_fn为None.叶子节点中需要求导的variable,具有AccumulateGrad标识,因其梯度是累加的. variable默认是不需要求导的,即requires_grad属性默认为False,如果某一个节点requires_grad被设置为True,那

caffe用起来太笨重了,最近转到pytorch,用起来实在不要太方便,上手也非常快,这里贴一下pytorch官网上的两个小例程,掌握一下它的用法: 例程一:利用nn  这个module构建网络,实现一个图像分类的小功能: 链接:http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html # -*- coding:utf-8 -*- import torch from torch.autograd import Variab

method 1 import torch from torch.autograd import Variable N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 x = Variable(torch.randn(N, D_in)) y = Variable(torch.randn(N, D_out), requires_grad=False) # define our model as a sequence of layers model = torch.nn.Se

https://github.com/google-research/bert BERT ***** New May 31st, 2019: Whole Word Masking Models ***** This is a release of several new models which were the result of an improvement the pre-processing code. In the original pre-processing code, we ra

目标         这个阶段会给cute-dl添加循环层,使之能够支持RNN--循环神经网络. 具体目标包括: 添加激活函数sigmoid, tanh. 添加GRU(Gate Recurrent Unit)实现. 添加LSTM(Long Short-term Memory)实现. 使用基于GRU和LSTM的RNN模型拟合一个正余弦叠加函数. RNN原理 原始的RNN         RNN模型用来捕捉序列数据的特征. 给定一个长度为T的输入系列\(X=(x_1, x_2, .., X_T)\)

代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标         上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型.但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务.具体包括: 添加嵌入层, 为文本寻找高效的向量表示. 添加类别抽样函数, 根据模型输出的类别分布抽样得到生成的文本. 使用imdb-review数据集验证文本分类模型. 使用一个古诗数据集验证文本生成模型.         这阶段涉及到的代码比

autograd与逻辑回归 自动求导系统中两个常用的方法: torch.autograd.backward and torch.autograd.grad 演示理解一阶导数.二阶导数的求导过程 理解自动求导系统,以及张量,前向传播构建计算图.计算图求取梯度 演示逻辑回归训练,学习五大模块:数据.模型.损失函数.优化器.迭代训练过程 深度学习模型的训练就是不断更新权值,权值的更新需要求解梯度.梯度时关键重要的,Pytorch就有自动求导系统,只需要搭建前向传播的计算图,通过autograd就可以得

[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎 目录 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎 0x00 摘要 0x01 前文回顾 1.1 训练过程 1.2 例子 1.3 源码剖析 0x02 Python 调用过程 2.1 调用 2.2 引擎 0x03 c++世界 3.1 支撑系统 3.1.1 Edge 3.1.2 Edge 相关函数 3.1.3 Python 扩展 3.2 引入 3.2.1 初始化 3.2.1.1 初始化继承体系 3.2

1. Gradient Checking 你被要求搭建一个Deep Learning model来检测欺诈,每当有人付款,你想知道是否该支付可能是欺诈,例如该用户的账户可能已经被黑客掉. 但是,反向传播实现起来非常有挑战,并且有时有一些bug,因为这是一个mission-critical应用,你公司老板想让十分确定,你实现的反向传播是正确的.你需要用"gradient checking"来证明你的反向传播是正确的. # Packages import numpy as np from

[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 0x00 摘要 0x01 前向操作 1.1 并行 1.2 Gather 1.2.1 Python世界 1.2.2 C++世界 0x02 计算损失 0x03 后向传播 3.1 分发梯度 3.1.1 Gather.backward 3.1.2 Scatter 3.1.3 C++ 3.2 并行后向传播 3.3 归并梯度 3