pytorch 反向传播FLOPs

  • 在Pytorch中计算自己模型的FLOPs方式

    https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter 安装方法很简单: pip install thop 基本用法: from torchvision.models ...

  • 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 ...

  • PyTorch梯度下降反向传播

    PyTorch梯度下降反向传播

    前言: 反向传播的目的是计算成本函数C对网络中任意w或b的偏导数.一旦我们有了这些偏导数,我们将通过一些常数 α的乘积和该数量相对于成本函数的偏导数来更新网络中的权重和偏差.这是流行的梯度下降算法.而 ...

  • PyTorch: 梯度下降及反向传播的实例详解

    线性模型 线性模型介绍 线性模型是很常见的机器学习模型,通常通过线性的公式来拟合训练数据集.训练集包括(x,y),x为特征,y为目标.如下图: 将真实值和预测值用于构建损失函数,训练的目标是最小化这个 ...

  • pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现

    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 ...

  • pytorch中的自定义反向传播,求导实例

    pytorch中自定义backward()函数.在图像处理过程中,我们有时候会使用自己定义的算法处理图像,这些算法多是基于numpy或者scipy等包. 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch ...

  • pytorch loss反向传播出错的解决方案

    pytorch loss反向传播出错的解决方案

    今天在使用pytorch进行训练,在运行 loss.backward() 误差反向传播时出错 : RuntimeError: grad can be implicitly created only f ...

  • pytorch 多个反向传播操作

    pytorch 多个反向传播操作

    之前我的一篇文章pytorch 计算图以及backward,讲了一些pytorch中基本的反向传播,理清了梯度是如何计算以及下降的,建议先看懂那个,然后再看这个. 从一个错误说起: RuntimeEr ...

  • 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 ...

  • Python实现的人工神经网络算法示例【基于反向传播算法】

    本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 注意:本程序使用Python3编写,额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算,未测试python2是否可以运行. 本 ...

  • TensorFlow如何实现反向传播

    使用TensorFlow的一个优势是,它可以维护操作状态和基于反向传播自动地更新模型变量. TensorFlow通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的.这步将通过声明优化函数(optim ...

  • numpy实现神经网络反向传播算法的步骤

    numpy实现神经网络反向传播算法的步骤

    一.任务 实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务,网络输入节点数为2,隐藏层的节点数设计为:25,50,25,输出层2 个节点,分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率,如图所示.我们并没有采用S ...

  • Tensorflow 卷积的梯度反向传播过程

    一. valid卷积的梯度 我们分两种不同的情况讨论valid卷积的梯度:第一种情况,在已知卷积核的情况下,对未知张量求导(即对张量中每一个变量求导):第二种情况,在已知张量的情况下,对未知卷积核求导 ...

  • tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码

    以sign函数为例: sign函数可以对数值进行二值化,但在梯度反向传播是不好处理,一般采用一个近似函数的梯度作为代替,如上图的Htanh.在[-1,1]直接梯度为1,其他为0. #使用修饰器,建立梯 ...

  • python里反向传播算法详解

    反向传播的目的是计算成本函数C对网络中任意w或b的偏导数.一旦我们有了这些偏导数,我们将通过一些常数 α的乘积和该数量相对于成本函数的偏导数来更新网络中的权重和偏差.这是流行的梯度下降算法.而偏导数给 ...

  • 吴恩达机器学习练习:神经网络(反向传播)

    吴恩达机器学习练习:神经网络(反向传播)

    吴恩达机器学习练习:神经网络(反向传播)

  • 使用tensorflow 实现反向传播求导

    使用tensorflow 实现反向传播求导

    看代码吧~ X=tf.constant([-1,-2],dtype=tf.float32) w=tf.Variable([2.,3.]) truth=[3.,3.] Y=w*X # cost=tf.r ...

  • 反向传播BP学习算法Gradient Descent的推导过程

    反向传播BP学习算法Gradient Descent的推导过程

    目录 1.定义Loss Function 2.Gradient Descent 3.求偏微分 4.反向传播 5.总结 BP算法是适用于多层神经网络的一种算法,它是建立在梯度下降法的基础上的.本文着重推 ...

  • Python反向传播实现线性回归步骤详细讲解

    Python反向传播实现线性回归步骤详细讲解

    目录 1. 导入包 2. 生成数据 3. 训练数据 4. 绘制图像 5. 代码 1. 导入包 我们这次的任务是随机生成一些离散的点,然后用直线(y = w *x + b )去拟合 首先看一下我们需要导 ...

  • 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 ...

    • 2022-01-20

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