这一过程需要计算损失函数相对于网络参数的梯度，自动微分在这里发挥着关键作用。 以一个简单的线性回归模型为例，模型的目标是找到一组参数，使得模型的预测尽可能接近实际数据。...PyTorch 使用动态计算图，这是其核心特性之一，提供了极大的灵活性和直观性。 计算图的基本概念 计算图是一种图形化的表示方法，用于描述数据（Tensor）之间的操作（如加法、乘法）关系。...动态计算图的特性 PyTorch 的计算图是动态的，即图的构建是在运行时发生的。这意味着图会随着代码的执行而实时构建，每次迭代都可能产生一个新的图。...dy，在 x=1, y=2 时应为 1 计算图的管理 在实际应用中，对计算图的管理是优化内存和计算效率的重要方面。...梯度积累 在 PyTorch 中，默认情况下梯度是累积的。这意味着在每次调用 .backward() 时，梯度都会加到之前的值上，而不是被替换。
Lightning 是为当今世界更复杂的研究以及生产案例而建立的，在这种情况下，许多模型使用复杂的规则进行交互。 自动编码系统。...PyTorch Lightning 的第二个关键原理是硬件和科学代码分开。Lightning 的发展可以大规模地利用大量计算，而不会向用户呈现任何抽象概念。...通过这种分离，你可以获得以前不可能实现的新功能，比如，无需更改代码就可以在笔记本电脑上使用 CPU 调试 512 GPU。 最后，Lightning 希望成为一个社区驱动的框架。...这对使用 Lightning 的研究者来说是一件好事，因为他们的代码不会轻易被破坏或改变。 研究与生产 Lightning 的核心优势是：使得最先进的人工智能研究能够大规模进行。...这是一个为专业研究人员设计的框架，可以在最大的计算资源上尝试最难的想法，而不会失去任何灵活性。 Lightning 1.0.0 使大规模的部署模型变得简单。代码可以轻松导出。
动动发财的小手，点个赞吧！ 这是有关分析和优化在 GPU 上运行的 PyTorch 模型主题的系列文章的第二部分。...在这篇文章中，我们将重点关注 PyTorch 中由于使用急切执行而特别普遍的特定类型的性能问题：模型执行部分对 CPU 的依赖。识别此类问题的存在和根源可能非常困难，并且通常需要使用专用的性能分析器。...PyTorch 开发人员可能已经注意到，我们的示例在损失函数中包含许多低效的代码行。...，如下所示： 优化7：编译损失函数 对于我们的最终优化尝试，我们将使用 torch.compile API 将损失函数配置为在图形模式下运行。...这种方法的问题在于，尽管 PyTorch 2.0 编译（截至撰写本文时）确实优化了某些类型的 GPU 到 CPU 交叉，但某些类型会使图形编译崩溃，而另一些类型将导致创建多个小图而不是单个大图。
欢迎阅读这份有关 PyTorch 原理的简明指南[1]。无论您是初学者还是有一定经验，了解这些原则都可以让您的旅程更加顺利。让我们开始吧！ 1. 张量：构建模块 PyTorch 中的张量是多维数组。...它们与 NumPy 的 ndarray 类似，但可以在 GPU 上运行。...动态计算图 PyTorch 使用动态计算图，这意味着该图是在执行操作时即时构建的。这为在运行时修改图形提供了灵活性。...Autograd：自动微分 PyTorch 的 autograd 为张量上的所有操作提供自动微分。设置 require_grad=True 来跟踪计算。...预定义层和损失函数 PyTorch 在 nn 模块中提供了各种预定义层、损失函数和优化算法。
而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 :)」。...而计算图就是为了解决这些问题而产生的，那么什么是计算图呢？ 计算图是用来「描述运算」的有向五环图。主要有两个因素：节点和边。其中节点表示数据，如向量，矩阵，张量，而边表示运算，如加减乘除，卷积等。...首先，什么是对数几率回归，我们知道线性回归是 , 而如果我们把几率 （这个表示样本 X 为正样本的可能性）取对数，让它等于 ，就叫做对数几率回归，即 那么为什么和逻辑回归是等价的呢？...关于这些参数，这里不懂没有问题，后面会单独的讲， 这也就是为啥要系统学习一遍 Pytorch 的原因， 就比如这个优化器，我们虽然知道这里用了 SGD，但是我们可能并不知道还有哪些常用的优化器，这些优化器通常用在什么情况下...，基本上也比较简单，在一个循环中反复训练，先前向传播，然后计算梯度，然后反向传播，更新参数，梯度清零。
前面主要在于机制的理解，我们实际上用手动的方式实现了一遍模型求解的过程，主要的改进就是使用了PyTorch里面的tensor数据结构，但是这还不够，PyTorch提供了很多强大的功能，当然不只是在处理tensor...我们来看一下实现方式，如果你已经把上一节的代码关了，没关系，这里我们从头写起，包括原始数据，紧接着是模型函数和loss函数，最后是给params初始化，这里唯一的区别就是，我们之前的初始化参数是这么写的...值得注意的是，我们实际的运算往往不是这么简单的，可能会涉及到若干个requires-grad为True的张量进行运算，在这种情况下，PyTorch会把整个计算图上的损失的导数，并把这些结果累加到grad...在PyTorch中提供了一个optim模块，里面收集了很多种优化方法 dir() 函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。...接下来让我们使用优化器来实现梯度下降。我们使用了一个叫SGD的优化器，这个称为随机梯度下降，这个方法是每次计算只随机采用一个样本，大大降低了计算成本。
模型 然后，我们将在TF和PyTorch中实现从零开始的线性回归模型，而无需使用任何层或激活器，而只需定义两个张量w和b，分别代表线性模型的权重和偏差，并简单地实现线性函数即可：y = wx + b...唯一值得注意的区别是，PyTorch明确地使用Parameter对象定义权重和要由图形“捕获”的偏置张量，而TF似乎在这里更“神奇”，而是自动捕获用于图形的参数。...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。
计算图是动态构建的，它所记录的操作将用于反向传播计算梯度。 然而，有些操作可能会改变变量的值，并且需要在计算图中记录这种改变。...但是，如果我们进行原地（inplace）操作，实际上会改变原始变量，从而破坏了计算图的完整性，导致无法正确计算梯度。 具体而言，就地操作是指在不创建新的变量副本的情况下直接修改变量的值。...通过迭代更新参数，我们逐步降低损失函数的值，从而使模型更好地拟合训练数据。 梯度计算的过程可以通过反向传播算法来实现。反向传播算法是一种高效的计算梯度的方法，它使用链式法则来计算复杂函数的导数。...然后，我们使用优化器来更新参数，并沿着负梯度的方向向损失函数的最小值迈进。 需要注意的是，梯度计算可能受到梯度消失或梯度爆炸的问题影响。...结论RuntimeError: 一个用于梯度计算的变量已被就地操作修改异常通常是由于就地操作破坏了自动微分的计算图而引起的。
用户不需要对图的所有执行路径进行编码，因为用户运行的就是用户后来想微分的。通过从根到叶跟踪此图形，用户可以使用链式求导规则来自动计算梯度。...上述代码定义了以下计算图： 图片来源是：https://pytorch.org/tutorials/_images/comp-graph.png 在这个网络中，w和b是我们需要优化的参数。...注意，您可以在创建张量时设置requires_grad的值，也可以稍后使用x.requires_grad_(True)方法设置。 我们应用于张量来构建计算图的函数实际上是一个Function类的对象。...该对象知道如何在前向计算函数，以及如何在反向传播步骤中计算其导数。对反向传播函数的引用存储在grad_fn张量的属性中。...PyTorch的Tensor（下） PyTorch的Tensor(中) PyTorch的Tensor（上） PyTorch的动态图(下) PyTorch的动态图(上) 计算图——用Pytorch解释李宏毅老师
PyTorch 基础 PyTorch 是数值计算方面其中一个最流行的库，同时也是机器学习研究方面最广泛使用的框架。...在很多方面，它和 NumPy 都非常相似，但是它可以在不需要代码做多大改变的情况下，在 CPUs，GPUs，TPUs 上实现计算，以及非常容易实现分布式计算的操作。...假设现在有一个复合函数：g(u(x)) ，为了计算 g 对 x 的导数，这里可以采用链式法则，即 而 PyTorch 可以自动实现这个求导的过程。...为了在 PyTorch 中计算导数，首先要创建一个张量，并设置其 requires_grad = True ，然后利用张量运算来定义函数，这里假设 u 是一个二次方的函数，而 g 是一个简单的线性函数，...你可能觉得是 6，但这是错的，正确答案是 12 。
据笔者使用下来的记录表示，微调后的大模型思考时间更加短暂。 接下来，让我们一起逐步完成微调实践，共同优化模型性能！ 一、什么是大模型微调？...② 加装旋转门[旋转门] ▸ 操作：在门口插入一个可旋转的积木模块，不破坏原有门结构。 ▸ 技术含义：插入适配器模块（Adapter），让模型新增儿科医学术语理解能力，且不干扰原有知识。...秩越小，参数越少，计算量越小。 解释： 秩（r）是低秩矩阵的分解维度，决定了低秩矩阵的大小。 例如，r=16 表示低秩矩阵的维度是 16。 影响： 较小的 r 会减少参数量，但可能会降低模型的表现。...SGD 是一种用于优化模型参数的算法，通过计算损失函数的梯度并更新参数，使损失函数最小化。 11. no_cuda=False：强制使用 CUDA 作用：强制使用 GPU 进行训练。...torch_dtype=torch.float16：使用半精度（16 位浮点数）加载模型，节省显存。 device_map={"": device}：将模型加载到指定的 GPU 设备上。
在深度学习中，模型的训练过程本质上是通过梯度下降算法不断优化损失函数。...多变量函数的自动求导 在实际应用中，许多函数是多变量的。这时，PyTorch 同样可以计算每个变量的梯度。...7. detach() 的用途与计算图的修改 在某些情况下，你可能不希望某个张量参与计算图的反向传播。detach() 函数可以从计算图中分离出一个张量，使得它在反向传播时不影响梯度的计算。...在训练过程中，模型的参数会通过反向传播计算梯度，并使用优化器（如 SGD、Adam 等）更新这些参数。...它基于计算图自动计算梯度，极大地简化了模型训练中的梯度计算过程。无论是简单的线性函数还是复杂的神经网络，PyTorch 都能通过动态计算图和自动求导机制高效地进行梯度计算和参数优化。
首先贴一段维基百科中对钩子的定义： 钩子编程（hooking），也称作“挂钩”，是计算机程序设计术语，指通过拦截软件模块间的函数调用、消息传递、事件传递来修改或扩展操作系统、应用程序或其他软件组件的行为的各种技术...处理被拦截的函数调用、事件、消息的代码，被称为钩子（hook）。 Hook 是 PyTorch 中一个十分有用的特性。...上面的计算图中，x y w 为叶子节点，而 z 为中间变量 在 PyTorch 的计算图（computation graph）中，只有叶子结点（leaf nodes）的变量会保留梯度。...#12331 · pytorch/pytorch） 1.形状 1.1在卷积层中，weight 的梯度和 weight 的形状相同 1.2在全连接层中，weight 的梯度的形状是 weight 形状的转秩...Guided Backpropagation 的缺点是对 target class 不敏感，设置不同的 target class，最终可能得到的 gradient map 差别不大。
一个量化后的模型，其部分或者全部的 tensor 操作会使用 int 类型来计算，而不是使用量化之前的 float 类型。...，而 torch.ops.quantized.linear_dynamic 函数最终会被 PyTorch 分发到 C++ 中的 apply_dynamic_impl 函数，在这里，或者使用 FBGEMM...动态量化中可是只量化了 op 的权重哦，输入的量化所需的 scale 的值是在推理过程中动态计算出来的。而静态量化中，统统都是提前就计算好的。...如果是按照浮点数计算，那么 -0.7898 * -0.9912 大约是 0.7828，但这里使用 int8 的计算方式得到的值是 0.7801，这说明已经在引入误差了（大约为 0.34% 的误差）。...而 QAT 则不一样，是指在训练过程中就开启了量化功能。 QAT 需要五部曲，说到这里，你可能想到了静态量化，那不妨对比着来看。 1.
接下来，我们使用 PyTorch 提供的接口来定义线性回归： 使用 PyTorch 的 nn.MSELoss() 代替自定义的平方损失函数 使用 PyTorch 的 data.DataLoader...代替自定义的数据加载器 使用 PyTorch 的 optim.SGD 代替自定义的优化器 使用 PyTorch 的 nn.Linear 代替自定义的假设函数 使用 PyTorch 来构建线性回归...模型的保存方法 学习目标 掌握PyTorch保存模型的方法 神经网络的训练有时需要几天、几周、甚至几个月，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中...但是，当重新加载的机器不存在 GPU 时，模型加载可能会出错，这时，可通过 map_localtion=’CPU’ 将其加载到 CPU 中。...我们可以直接存储模型对象，但是该方法依赖于 PyTorch 的实现，而存储模型参数与 PyTorch 的实现关系较弱，建议使用第二种方法来存储模型。
torch.autograd：用于构建计算图形并自动获取渐变的包 torch.nn：具有共同层和成本函数的神经网络库 torch.optim：具有通用优化算法（如SGD，Adam等）的优化包 1.导入工具...这个数组和它的关联函数是一般的科学计算工具。 从下面的代码中，我们可以发现，PyTorch提供的这个包的功能可以将我们常用的二维数组变成GPU可以处理的三维数组。...在计算图中，一个节点是一个数组，边（edge）是on数组的一个操作。要做一个计算图，我们需要在（torch.aurograd.Variable（））函数中通过包装数组来创建一个节点。...使用x.data访问其值。 使用x.grad访问其渐变。 在.Variable（）上执行操作，绘制图形的边缘。...定义自定义层时，需要实现2个功能： _ init_函数必须始终被继承，然后层的所有参数必须在这里定义为类变量（self.x） 正向函数是我们通过层传递输入的函数，使用参数对输入进行操作并返回输出。
讲解PyTorch的MSE Loss和BCE Loss对比在深度学习中，损失函数是训练模型时非常重要的一部分。...这两个示例代码展示了在实际应用场景中如何使用MSE Loss和BCE Loss进行模型训练和预测。根据具体的任务需求，可以选择合适的损失函数来优化模型的性能。...类别不平衡问题：当训练数据中存在类别不平衡问题时，BCE Loss可能会导致模型偏向于多数类别，忽略少数类别。这是因为BCE Loss计算的是每个样本的损失，而不是基于类别来平衡损失。...Focal Loss是一种针对类别不平衡问题的损失函数，在BCE Loss的基础上引入了一个衰减因子，使得模型能够更好地处理类别不平衡问题。...综上所述，MSE Loss和BCE Loss虽然在某些场景中很有用，但也存在一些缺点。为了解决特定问题，我们可以考虑使用类似的替代损失函数。选择适合任务和模型的损失函数是优化模型性能的重要一环。
这样，虽然 TensorFlow 在某些情况下可以进行更多的优化，但也可能使代码看起来有些冗长。...而 PyTorch 更像是在进行对话，可以动态地构建、修改和执行计算图，这使得代码更易读、更接近 Python 编程的方式。 对于初学者来说，PyTorch 更容易上手，因为它的语法和编程风格更直观。...而PyTorch 在科研领域更受欢迎； 对比表格如下： 特点 TensorFlow PyTorch 编程风格 静态计算图，较复杂。 动态计算图，直观易懂。 入门难度 初学者可能较难入门。...计算图 静态计算图，有助于优化。 动态计算图，更灵活。...PyTorch 优化器（如torch.optim）和损失函数来训练模型。
例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。 在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同： 数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...物理和工程：在物理学和工程学中，张量用于描述具有多个方向性质的现象，如应力和应变。 计算机科学：在计算机图形学中，张量用于表示变换矩阵和其他与几何相关的概念。...这通常涉及到将一个张量的数据类型转换为另一个数据类型，以便满足特定的计算需求或优化内存使用。 TensorFlow 在TensorFlow中，你可以使用tf.cast函数来转换张量的类型。...使用 torch.tensor 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor，默认不共享内存。...在进行张量拼接时，需要特别注意以下几点： 确保所有张量在非拼接轴上的尺寸是相同的。 当使用 torch.stack() 时，被堆叠的张量必须具有相同的形状。
50个重要且核心的Pytorch操作 ! 基本张量操作 1. 创建张量 介绍: torch.tensor() 是Pytoch中用于创建张量的基本函数。...数据并行与模型并行 介绍: 数据并行是将数据分布在多个GPU上进行处理,而模型并行是将模型的不同部分分布在多个GPU上。...迁移学习 介绍: 迁移学习是使用在一个任务上训练好的模型来初始化另一个相关任务的模型。...微调预训练模型 介绍: 微调是在预训练模型的基础上继续训练,以适应特定任务的技术。...PyTorch中的动态计算图 介绍: PyTorch中计算图是动态的,允许根据实际执行情况动态构建计算图。
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