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PyTorch中tensor.backward()函數(shù)的詳細(xì)介紹及功能實(shí)現(xiàn)_python_腳本之...
內(nèi)存管理: 反向傳播過程中涉及到大量的臨時(shí)變量和中間結(jié)果,為了高效地利用內(nèi)存資源,.backward()需要有效地管理這些臨時(shí)對象的生命周期,例如通過適當(dāng)?shù)膬?nèi)存分配和釋放策略,以及梯度累加等技術(shù)避免不必要的內(nèi)存拷貝。 優(yōu)化邏輯: 稀疏梯度:對于大型網(wǎng)絡(luò)和稀疏輸入場景,.backward()能夠處理稀疏梯度以減少計(jì)算和存儲(chǔ)開銷。 自動(dòng)
www.dbjr.com.cn/python/315057q...htm 2025-6-4
pytorch的backward()的底層實(shí)現(xiàn)邏輯詳解_python_腳本之家
計(jì)算梯度:在計(jì)算圖中,每個(gè)張量都有一個(gè)屬性grad,用于存儲(chǔ)它的梯度值。當(dāng)我們調(diào)用backward()方法時(shí),PyTorch會(huì)沿著計(jì)算圖按照鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算并填充每個(gè)張量的grad屬性。由于我們只對葉子節(jié)點(diǎn)a的梯度感興趣,所以只有a的grad屬性會(huì)被計(jì)算出來,而中間變量c和d的grad屬性會(huì)被忽略。a的grad屬性的值是損失值d.sum()對a的偏...
www.dbjr.com.cn/python/305360v...htm 2025-6-6
pytorch中backward()方法如何自動(dòng)求梯度_python_腳本之家
1、區(qū)分源張量和結(jié)果張量 1 2 x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1, requires_grad=True) y=x.relu() x為源張量,基于源張量x得到的張量y為結(jié)果張量。 2、如何使用backward()方法自動(dòng)求梯度 一個(gè)標(biāo)量調(diào)用它的backward()方法后,會(huì)根據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t自動(dòng)計(jì)算出源張量的梯度值。 2.1、結(jié)果張量是一維張量 基于以上例子,就是...
www.dbjr.com.cn/article/2758...htm 2025-6-10
pytorch中關(guān)于backward的幾個(gè)要點(diǎn)說明_python_腳本之家
print(x.grad, y.grad) 但是有個(gè)前提,我們必須要先對他的結(jié)果使用.backward()才能去查看,不然的話,他的梯度會(huì)顯示為none。 非常需要注意的一點(diǎn)是,能夠使用.backward()的必須是標(biāo)量(scale),不然程序會(huì)報(bào)錯(cuò)。 結(jié)合實(shí)際的情況,我們看任何一個(gè)網(wǎng)絡(luò),使用backward的地方幾乎只有一個(gè),那就是loss.backward()。 首先los...
www.dbjr.com.cn/article/2759...htm 2025-5-30
Pytorch中的backward()多個(gè)loss函數(shù)用法_python_腳本之家
這篇文章主要介紹了Pytorch中的backward()多個(gè)loss函數(shù)用法,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教Pytorch的backward()函數(shù) 假若有多個(gè)loss函數(shù),如何進(jìn)行反向傳播和更新呢? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 z ...
www.dbjr.com.cn/article/2131...htm 2025-6-5
淺談Pytorch中的自動(dòng)求導(dǎo)函數(shù)backward()所需參數(shù)的含義_python_腳本之...
正常來說backward( )函數(shù)是要傳入?yún)?shù)的,一直沒弄明白backward需要傳入的參數(shù)具體含義,但是沒關(guān)系,生命在與折騰,咱們來折騰一下,嘿嘿。 對標(biāo)量自動(dòng)求導(dǎo) 首先,如果out.backward()中的out是一個(gè)標(biāo)量的話(相當(dāng)于一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)樣本,這個(gè)樣本有兩個(gè)屬性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)輸出)那么此時(shí)我的backward函數(shù)是不需要輸入任...
www.dbjr.com.cn/article/1816...htm 2025-6-5
pytorch中的自定義反向傳播,求導(dǎo)實(shí)例_python_腳本之家
pytorch中自定義backward()函數(shù)。在圖像處理過程中,我們有時(shí)候會(huì)使用自己定義的算法處理圖像,這些算法多是基于numpy或者scipy等包。 那么如何將自定義算法的梯度加入到pytorch的計(jì)算圖中,能使用Loss.backward()操作自動(dòng)求導(dǎo)并優(yōu)化呢。下面的代碼展示了這個(gè)功能` ...
www.dbjr.com.cn/article/1779...htm 2025-5-19
PyTorch訓(xùn)練LSTM時(shí)loss.backward()報(bào)錯(cuò)的解決方案_python_腳本之家
RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time. 千萬別改成loss.backward(retain_graph=True),會(huì)導(dǎo)致顯卡內(nèi)存隨著訓(xùn)練一直增加直到OOM: ...
www.dbjr.com.cn/article/2137...htm 2025-6-7
解決torch.autograd.backward中的參數(shù)問題_python_腳本之家
torch.autograd.backward(variables, grad_variables=None, retain_graph=None, create_graph=False) 給定圖的葉子節(jié)點(diǎn)variables, 計(jì)算圖中變量的梯度和。 計(jì)算圖可以通過鏈?zhǔn)椒▌t求導(dǎo)。如果variables中的任何一個(gè)variable是 非標(biāo)量(non-scalar)的,且requires_grad=True。那么此函數(shù)需要指定grad_variables,它的長度應(yīng)該和...
www.dbjr.com.cn/article/1779...htm 2025-5-26