nn.Parameter 梯度

  • PyTorch中的参数类torch.nn.Parameter()详解

    目录 前言 分析 ViT中nn.Parameter()的实验 其他解释 参考: 总结 前言 今天来聊一下PyTorch中的torch.nn.Parameter()这个函数,笔者第一次见的时候也是大概能 ...

  • PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

    在看过很多博客的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),首先可以把这个函数理解为类型转换函数,将一个不 ...

  • 简单聊聊PyTorch里面的torch.nn.Parameter()

    简单聊聊PyTorch里面的torch.nn.Parameter()

    在刷官方Tutorial的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),看了官方教程里面的解释也是云里雾里, ...

  • pytorch损失反向传播后梯度为none的问题

    pytorch损失反向传播后梯度为none的问题

    错误代码:输出grad为none a = torch.ones((2, 2), requires_grad=True).to(device) b = a.sum() b.backward() prin ...

  • pytorch中Parameter函数用法示例

    pytorch中Parameter函数用法示例

    目录 用法介绍 代码介绍 用法介绍 pytorch中的Parameter函数可以对某个张量进行参数化.它可以将不可训练的张量转化为可训练的参数类型,同时将转化后的张量绑定到模型可训练参数的列表中,当更 ...

  • 用pytorch的nn.Module构造简单全链接层实例

    python版本3.7,用的是虚拟环境安装的pytorch,这样随便折腾,不怕影响其他的python框架 1.先定义一个类Linear,继承nn.Module import torch as t fr ...

  • Pytorch模型中的parameter与buffer用法

    Parameter 和 buffer If you have parameters in your model, which should be saved and restored in the s ...

  • PyTorch中torch.nn.Linear实例详解

    目录 前言 1. nn.Linear的原理: 2. nn.Linear的使用: 3. nn.Linear的源码定义: 补充:许多细节需要声明 总结 前言 在学习transformer时,遇到过非常频繁 ...

  • PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络

    前言 本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch.为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍. Part3:使用PyTorch构建一个神经网络 神经网络可以使用tou ...

  • Pytorch 实现自定义参数层的例子

    注意,一般官方接口都带有可导功能,如果你实现的层不具有可导功能,就需要自己实现梯度的反向传递. 官方Linear层: class Linear(Module): def __init__(self, ...

  • pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式

    一 卷积操作:在pytorch搭建起网络时,大家通常都使用已有的框架进行训练,在网络中使用最多就是卷积操作,最熟悉不过的就是 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_chan ...

  • 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 ...

  • pytorch之添加BN的实现

    pytorch之添加BN层 批标准化 模型训练并不容易,特别是一些非常复杂的模型,并不能非常好的训练得到收敛的结果,所以对数据增加一些预处理,同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果,这也是卷积网络能 ...

  • Pytorch: 自定义网络层实例

    自定义Autograd函数 对于浅层的网络,我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程.但是当网络变得很大时,特别是在做深度学习时,网络结构变得复杂.前向传播和反向传播也随之变得复杂,手动书写这两个过程 ...

  • 使用Pytorch搭建模型的步骤

    本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的).还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制 ...

  • pytorch_detach 切断网络反传方式

    detach 官方文档中,对这个方法是这么介绍的. detach = _add_docstr(_C._TensorBase.detach, r""" Returns a ...

  • pytorch 搭建神经网路的实现

    pytorch 搭建神经网路的实现

    目录 1 数据 (1)导入数据 (2)数据集可视化 (3)为自己制作的数据集创建类 (4)数据集批处理 (5)数据预处理 2 神经网络 (1)定义神经网络类 (3)模型参数 3 最优化模型参数 (1) ...

  • pytorch教程之网络的构建流程笔记

    目录 构建网络 定义一个网络 loss Function Backprop 更新权值 参考网址 构建网络 我们可以通过torch.nn包来构建网络,现在你已经看过了autograd,nn在autogr ...

  • pytorch神经网络从零开始实现多层感知机

    pytorch神经网络从零开始实现多层感知机

    目录 初始化模型参数 激活函数 模型 损失函数 训练 我们已经在数学上描述了多层感知机,现在让我们尝试自己实现一个多层感知机.为了与我们之前使用softmax回归获得的结果进行比较,我们将继续使用Fa ...

  • PyTorch零基础入门之构建模型基础

    PyTorch零基础入门之构建模型基础

    目录 一.神经网络的构造 二.神经网络中常见的层 2.1 不含模型参数的层 2.2 含模型参数的层 (1)代码栗子1 (2)代码栗子2 2.3 二维卷积层 stride 2.4 池化层 三.LeNet ...

    • 2024-04-27

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