pytorch工具——pytorch中的autograd

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了pytorch工具——pytorch中的autograd。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

关于torch.tensor

pytorch工具——pytorch中的autograd,pytorch解决nlp,pytorch,人工智能,python

关于tensor的操作

x1=torch.ones(3,3)
x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)
print(x1,'\n',x)

pytorch工具——pytorch中的autograd,pytorch解决nlp,pytorch,人工智能,python

y=x+2
print(y)
print(x.grad_fn)
print(y.grad_fn)

pytorch工具——pytorch中的autograd,pytorch解决nlp,pytorch,人工智能,python

z=y*y*3
out=z.mean()
print(z,out)

pytorch工具——pytorch中的autograd,pytorch解决nlp,pytorch,人工智能,python

注意
pytorch工具——pytorch中的autograd,pytorch解决nlp,pytorch,人工智能,python

a=torch.randn(2,2)
a=((a*3)/(a-1))
print(a.requires_grad)
a.requires_grad_(True)
print(a.requires_grad)
b=(a*a).sum()
print(b)
print(b.grad_fn)

pytorch工具——pytorch中的autograd,pytorch解决nlp,pytorch,人工智能,python

关于梯度gradients

out.backward()
print(x.grad)

pytorch工具——pytorch中的autograd,pytorch解决nlp,pytorch,人工智能,python

print(x.requires_grad)
print((x**2).requires_grad)
with torch.no_grad():
    print((x**2).requires_grad)

pytorch工具——pytorch中的autograd,pytorch解决nlp,pytorch,人工智能,python

y=x.detach()
print(y.requires_grad)

print(x)
print(y)
print(x.eq(y).all())

pytorch工具——pytorch中的autograd,pytorch解决nlp,pytorch,人工智能,python文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-606946.html

到了这里,关于pytorch工具——pytorch中的autograd的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 深度解析 PyTorch Autograd:从原理到实践

    本文深入探讨了 PyTorch 中 Autograd 的核心原理和功能。从基本概念、Tensor 与 Autograd 的交互,到计算图的构建和管理,再到反向传播和梯度计算的细节,最后涵盖了 Autograd 的高级特性。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理

    2024年02月03日
    浏览(53)
  • PyTorch 中autograd.Variable模块的基本操作

    在 PyTorch 中, autograd.Variable 是一个自动求导变量,用于构建计算图并进行梯度自动求导。 Variable 提供了许多基本操作,下面介绍其中的一些常用操作: 创建变量: 访问数据: 注意,PyTorch 1.0 版本后, Variable 被弃用,可以直接使用 Tensor。 反向传播计算梯度: 在创建变量时

    2024年02月11日
    浏览(31)
  • **PyTorch月学习计划 - 第一周;第6-7天: 自动梯度(Autograd)**

    PyTorch月学习计划 - 第6-7天: 自动梯度(Autograd) 学习目标: 掌握自动微分的基本原理,特别是在深度学习中的应用。 学会如何在PyTorch中使用autograd模块进行自动梯度计算。 学习内容: 自动微分和计算图的概念 自动微分:自动微分是深度学习中用于自动计算导数或梯度的技

    2024年01月21日
    浏览(43)
  • 深度学习 -- pytorch 计算图与动态图机制 autograd与逻辑回归模型

    pytorch中的动态图机制是pytorch这门框架的优势所在,阅读本篇博客可以使我们对动态图机制以及静态图机制有更直观的理解,同时在博客的后半部分有关于逻辑回归的知识点,并且使用pytorch中张量以及张量的自动求导进行构建逻辑回归模型。 计算图是用来描述运算的有向无环

    2024年02月01日
    浏览(42)
  • PyTorch翻译官网教程6-AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH TORCH.AUTOGRAD

    Automatic Differentiation with torch.autograd — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation 当训练神经网络时,最常用的算法是方向传播算法。在该算法中,根据损失函数与给定参数的梯度来调整模型参数(权重)。 为了计算这些梯度,PyTorch有一个内置的微分引擎,名为torch.autograd。它支持任

    2024年02月16日
    浏览(49)
  • 【人工智能概论】 PyTorch可视化工具Tensorboard安装与简单使用

    Tensorboard原本是Tensorflow的可视化工具,但自PyTorch1.2.0版本开始,PyTorch正式内置Tensorboard的支持,尽管如此仍需手动安装Tensorboard。否则会报错。 ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboard’ 进入相应虚拟环境后,输入以下指令即可安装。 输入以下指令,不报错即说明安装成功。

    2023年04月24日
    浏览(48)
  • C++ 前端中的 Autograd

    autograd 包对于在 PyTorch 中构建高度灵活和动态的神经网络至关重要。 PyTorch Python 前端中的大多数 autograd API 也可以在 C++ 前端中使用,从而可以轻松地将 Autograd 代码从 Python 转换为 C++。 在本教程中,我们将看几个在 PyTorch C++ 前端中进行 Autograd 的示例。 请注意,本教程假定您

    2024年02月11日
    浏览(30)
  • PyTorch 之 简介、相关软件框架、基本使用方法、tensor 的几种形状和 autograd 机制

    本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道:https://bbs.csdn.net/topics/613989052 PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要由 Facebook 的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的 GPU 加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架

    2024年01月18日
    浏览(49)
  • 【人工智能概论】 PyTorch中的topk、expand_as、eq方法

    对PyTorch中的tensor类型的数据都存在topk方法,其功能是按照要求取前k个最大值。 其最常用的场合就是求一个样本被网络认为的前k种可能的类别。 举例: torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) 其中: input: 是待处理的tensor数据; k: 指明要前k个数据及其index;

    2024年02月10日
    浏览(41)
  • 自然语言处理NLP:一文了解NLP自然语言处理技术,NLP在生活中的应用,图导加深了解,NLP语料库,NLP开源工具

    目录 1.自然语言处理NLP 1.1 NLP中英对照(双份) 1.2 相关文章  2.NLP语料库

    2024年02月09日
    浏览(61)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包