loss.backward()更新哪些参数

  • 关于pytorch中网络loss传播和参数更新的理解

    相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56 ...

  • Pytorch反向求导更新网络参数的方法

    方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.Flo ...

  • 解决torch.autograd.backward中的参数问题

    torch.autograd.backward(variables, grad_variables=None, retain_graph=None, create_graph=False) 给定图的叶 ...

  • 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

    正常来说backward( )函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿. 对标量自动求导 首先,如果out.backwar ...

  • PyTorch训练LSTM时loss.backward()报错的解决方案

    训练用PyTorch编写的LSTM或RNN时,在loss.backward()上报错: RuntimeError: Trying to backward through the graph a sec ...

  • pytorch自定义loss损失函数

    pytorch自定义loss损失函数

    目录 步骤1:添加自定义的类 步骤2:修改使用的loss函数 自定义loss的方法有很多,但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题,靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块, 比如: ...

  • pytorch使用Variable实现线性回归

    本文实例为大家分享了pytorch使用Variable实现线性回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一.手动计算梯度实现线性回归 #导入相关包 import torch as t import m ...

  • 简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络

    简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络 模型VGG,数据集cifar.对照这份代码走一遍,大概就知道整个pytorch的运行机制. 来源 定义模型: '''VGG11/13/16/19 in P ...

  • 利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类

    步骤如下: 1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集. 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络 运行环境: windows+pytho ...

  • 使用Pytorch来拟合函数方式

    其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数,所以各框架都能用来拟合任意函数,Pytorch也能. 在这篇博客中,就以拟合y = ax + b为例(a和b为需要拟合的参数) ...

  • keras的三种模型实现与区别说明

    前言 一.keras提供了三种定义模型的方式 1. 序列式(Sequential) API 序贯(sequential)API允许你为大多数问题逐层堆叠创建模型.虽然说对很多的应用来说,这样的一个手法 ...

  • pytorch 如何使用batch训练lstm网络

    pytorch 如何使用batch训练lstm网络

    batch的lstm # 导入相应的包 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch. ...

  • Pytorch反向传播中的细节-计算梯度时的默认累加操作

    Pytorch反向传播中的细节-计算梯度时的默认累加操作

    Pytorch反向传播计算梯度默认累加 今天学习pytorch实现简单的线性回归,发现了pytorch的反向传播时计算梯度采用的累加机制, 于是百度来一下,好多博客都说了累加机制,但是好多都没有说明这 ...

  • 手把手教你实现PyTorch的MNIST数据集

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    概述 MNIST 包含 0~9 的手写数字, 共有 60000 个训练集和 10000 个测试集. 数据的格式为单通道 28*28 的灰度图. 获取数据 def get_data(): "& ...

  • PyTorch一小时掌握之神经网络气温预测篇

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    目录 概述 导包 数据读取 数据预处理 构建网络模型 数据可视化 完整代码 概述 具体的案例描述在此就不多赘述. 同一数据集我们在机器学习里的随机森林模型中已经讨论过. 导包 import numpy ...

  • PyTorch一小时掌握之autograd机制篇

    PyTorch一小时掌握之autograd机制篇

    目录 概述 代码实现 手动定义求导 计算流量 反向传播计算 线性回归 导包 构造 x, y 构造模型 参数 & 损失函数 训练模型 完整代码 概述 PyTorch 干的最厉害的一件事情就是帮我 ...

  • pytorch如何定义新的自动求导函数

    目录 pytorch定义新的自动求导函数 pytorch自动求导与逻辑回归 自动求导 逻辑回归 总结 pytorch定义新的自动求导函数 在pytorch中想自定义求导函数,通过实现torch.aut ...

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    pytorch实现多项式回归,供大家参考,具体内容如下 一元线性回归模型虽然能拟合出一条直线,但精度依然欠佳,拟合的直线并不能穿过每个点,对于复杂的拟合任务需要多项式回归拟合,提高精度.多项式回归拟合 ...

  • pytorch 自定义参数不更新方式

    nn.Module中定义参数:不需要加cuda,可以求导,反向传播 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = n ...

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    Pytorch的backward()函数 假若有多个loss函数,如何进行反向传播和更新呢? x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 z ...

    • 2024-04-27

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