在介绍为什么使用之前我们先看一下源代码中backward的接口是如何定义的： torch.autograd.backward( tensors, grad_tensors=None, retain_graph...也就是说这两种方式是等价的：torch.autograd.backward(z) == z.backward() grad_tensors: 在计算矩阵的梯度时会用到。...Use 'grad_tensors' instead.也就是说这个参数后面版本中应该会丢弃，直接使用grad_tensors就好了。...好了，参数大致作用都介绍了，下面我们看看pytorch为什么设计了grad_tensors这么一个参数，以及它有什么用呢？...参考 PyTorch 中 backward() 详解 PyTorch 的backward 为什么有一个grad_variables 参数?
神经网络 (NN) 是对某些输入数据执行的嵌套函数的集合。这些函数由参数 （由权重和偏差组成）定义，这些参数在 PyTorch 中存储在张量中。...反向传播：在反向传播中，神经网络根据其猜测中的误差成比例地调整其参数。它通过从输出向后遍历，收集关于函数参数（梯度）的误差导数，并使用梯度下降优化参数来实现这一点。...编写封装函数，该函数处理从 Python 世界传入的参数。 C 语言实现功能逻辑。 把 C 语言的返回值包装成 Python 对象。 在 PyMethodDef 结构体中注册所需要的函数。...python世界中的输入是 torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors)，这些参数分别转换被成了C++世界中的tensors和grad_tensors变量...这两个变量在C++中的类型是PyObject，并且size为1。
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 for...loss.backward() 时没带参数，这与 loss.backward(torch.Tensor(1.0)) 是相同的，参数默认就是一个标量。...给 loss.backward() 指定传递给后向的参数维度： loss = criterion(pred, targets) loss.backward() # 改为： loss = criterion...criterion = nn.L1Loss(reduction='none') # 把参数去掉，改为： criterion = nn.L1Loss() 这里顺便介绍一下pytorch loss函数里面...的reduction 参数: 在新的pytorch版本里，使用reduction 参数取代了旧版本的size_average和reduce参数。
在医院闲来无事，记录一个小参数，叫做retain_graph 先来学习两段代码，来比较其异同 import torch w = torch.tensor([1.], requires_grad=True...这是为什么呢，这里就要介绍一下本次要学习的参数了： 首先看一个函数的原型： torch.autograd.backward( tensors, grad_tensors...我们都知道pytorch是经典的动态图，所以这个参数retain_graph是一个布尔类型的值，它的true or false直接说明了在计算过程中是否保留图 retain_graph (bool,...pytorch的机制是在方向传播结束时， 计算图释放以节省内存。大家可以尝试连续使用loss.backward()， 就会报错。...因为会累加梯度，所以我们在训练模型的时候经常需要设计zero_grad()这也是为了防止梯度爆炸 下面是一个手动结算的示意图，很简单，大佬勿喷。 完
计算出损失loss; 调用loss(Tensor及其子类)的backward()函数进行backward； 计算得出叶子节点的梯度 更新梯度 在pytorch中, 模型的训练是通过autograd模块来实现的...通过在python层面的tensor的backward函数调用进入torch.autograd.backward函数, 该函数会启动execution engine, execution engine的具体实现由...csrc中的autograd具体实现, 在该engine中完成训练....=True) # allow_unreachable flag 该函数前段是进行一些参数的设置, 参数的意义注释中已经写得很明白, 最后调用Variable....没有设为ready, 则将其放入not_ready_中. 4.3): 若next_edge上关联的Node在not_ready_里, 则向其InputBuffer中增加一个输入,若该Node设为了ready
这个函数在叶子中积累梯度——您可能需要在调用它之前将它们归零。参数 tensors (sequence of Tensor) – 将计算其导数的张量。...grad_tensors (sequence of (Tensor or None)) – 雅可比向量积中的“向量”，通常是对相应张量的每个元素的w.r.t.梯度。...对于标量张量或不需要grad的张量，不能指定任何值。如果一个None值对所有grad_tensors都是可接受的，那么这个参数是可选的。...对于标量张量或不需要grad的张量，不能指定任何值。如果一个None值对所有grad_tensors都是可接受的，那么这个参数是可选的。默认值:没有。...在底层，它只记录在c++中执行的函数的事件，并将这些事件公开给Python。您可以将任何代码封装到其中，它将只报告PyTorch函数的运行时。
它要求对已有代码的最小改变—你仅需要用requires_grad=True关键字为需要计算梯度的声明Tensor。...torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables...参数： tensors (Tensor序列) – 计算导数的张量。 grad_tensors (Tensor 或 None序列) – 关于相应张量每个元素的梯度。...标量张量或不需要梯度的可用None指定。如果None对所有grad_tensors可接受，则此参数可选。 retain_graph (bool, 可选) – 如果False，用于计算梯度的图将被释放。...如果only_inputs是True，此函数将仅返回关于指定输入的梯度list。如果此参数是False，则关于其余全部叶子的梯度仍被计算，并且将累加到.grad属性中。 阅读全文／改进本文
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 :)」。...Pytorch 就是采用的这种机制，这种机制就是边建图边执行，从上面的例子中也能看出来，比较灵活， 有错误可以随时改，也更接近我们一般的想法。...如果我们不想被释放，就要设置这个参数为 True create_graph 表示创建导数计算图，用于高阶求导。 grad_tensors 表示多梯度权重。...所以我们把第一次用反向传播的那个retain_graph设置为True就OK了： y.backward(retain_graph=True) 这里面还有一个比较重要的参数叫做grad_tensors，...，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。
+ 1, train_l)) 三、自动微分模块 torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph...关于loss.backward()方法： 主要作用就是计算损失函数对模型参数的梯度，loss.backward()实现了反向传播算法，它通过链式法则计算每个模型参数相对于最终损失的梯度。...过程：得到每个参数相对于损失函数的梯度，这些梯度信息会存储在对应张量的.grad属性中。...前向传播过程中，数据从输入层流向输出层，并生成预测结果；而在反向传播过程中，误差（即预测值与真实值之间的差距，也就是损失函数的值）会从输出层向输入层传播，逐层计算出每个参数相对于损失函数的梯度。...() # 更新参数 optimizer.step() 当调用loss.backward()时，PyTorch会自动计算损失值关于模型参数的梯度，并将这些梯度存储在模型参数的.grad属性中。
，调试的过程中 debug 实在太痛苦了。...1.3 计算图示例 ---- 假如我们想计算上面计算图中 在 时的导数： 在 PyTorch 中求导数非常简单，使用 tensor.backward()即可： import torch x = torch.tensor...这时候就必须指定 backward() 中的 gradient 变量为一个与创建变量维度相同的变量作为权重，这里以 torch.tensor([1., 1.])...张量的显式反向传播计算torch.autograd.backward ---- torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph...其中 grad_tensors 与 b.backward() 中的 gradient 变量作用相同；retain_graph 和 create_graph 与 torch.augograd.grad 中的同名变量相同
多个loss的协调只是其中一种情况，还有一种情况是：我们在进行模型迁移的过程中，经常采用某些已经预训练好了的特征提取网络，比如VGG, ResNet之类的，在适用到具体的业务数据集时候，特别是小数据集的时候...一般来说，截断梯度流可以有几种思路：1、停止计算某个模块的梯度，在优化过程中这个模块还是会被考虑更新，然而因为梯度已经被截断了，因此不能被更新。...属性2、在优化器中设置不更新某个模块的参数，这个模块的参数在优化过程中就不会得到更新，然而这个模块的梯度在反向传播时仍然可能被计算。...停止计算某个模块的梯度在本大类方法中，主要涉及到了tensor.detach()和requires_grad的设置，这两种都无非是对某些模块，某些节点变量设置了是否需要梯度的选项。...这只是个计算图的简单例子，在实际模块中，我们同样可以这样用，举个GAN的例子，代码如： def backward_D(self): # Fake # stop backprop
autograd 自动求导系统 torch.autograd autograd torch.autograd.backward torch.autograd.backward ( tensors, grad_tensors...：创建导数计算图，用于高阶求导 grad_tensors ：多梯度权重(用于设置权重) 注意：张量类中的backward方法，本质上是调用的torch.autogtad.backward。...(retain_graph=True) # 可以保存梯度图 # print(w.grad) y.backward() # 可以求两次梯度 使用grad_tensors可以设置每个梯度的权重...loss.backward(gradient=grad_tensors) # gradient设置权重 print(w.grad) tensor([9.])...损失函数：根据不同的任务选择不同的损失函数，例如在线性回归中采用均方差损失函数，在分类任务中可以选择交叉熵。有了Loss就可以求梯度。 得到梯度可以选择某一种优化方式，即优化器。采用优化器更新权值。
retain_graph这个参数在平常中我们是用不到的，但是在特殊的情况下我们会用到它：一个网络有两个output分别执行backward进行回传的时候: output1.backward(), output2....backward().一个网络有两个loss需要分别执行backward进行回传的时候: loss1.backward(), loss1.backward().以情况2.为例 如果代码这样写,就会出现博文开头的参数...：loss1.backward()loss2.backward()正确代码：loss1.backward(retain_graph=True) #保留backward后的中间参数。...loss2.backward() #所有中间变量都会被释放，以便下一次的循环optimizer.step() # 更新参数retain_graph参数为True去保留中间参数从而两个loss的backward...(retain_graph=True) #保留backward后的中间参数。
本博文用来记录自己的 pytorch 踩坑过程，虽然 pytorch 命令式编程，声称容易 debug，可是 代码给出的错误提示可是令人相当头疼，所以在本文中记录一下在编写 pytorch 代码过程中碰到的...TypeError: ××× received an invalid combination of arguments 如果检查过了数据类型的正确性之后（float32, int） 。...下一步要关心的就是 op 操作的两个 Variable/Tensor 是不是在同一个 设备上 ，如果一个在 cpu 上，一个在 gpu 上就有可能会报错 注意 op 的参数要求，有些是 要求 Tensor...=True, a 是 Tensor，则会报错 # 这时的报错信息是 # save_for_backward can only save input or output tensors, but argument...[1., 0., 0.]).type(new_type=torch.ByteTensor)) res = torch.masked_select(v1, a) res = 3 * res res.backward
讲解TypeError: clamp(): argument 'min' must be Number, not Tensor在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会遇到类型错误（TypeError...当使用PyTorch的clamp()函数时，如果参数min的类型为Tensor而不是Number，就会触发这个异常。clamp()函数在开始讲解异常之前，我们首先需要了解clamp()函数。...clamp()函数是PyTorch中的一个函数，用于将张量（Tensor）中的值限制在指定范围内。它可以帮助我们处理梯度爆炸、梯度消失等问题，以及对模型输出进行裁剪等场景。...在示例2中，clamp()函数被用于裁剪梯度值，在梯度下降过程中防止梯度过大或过小，从而提高模型的稳定性。...结论本文讲解了在使用PyTorch的clamp()函数时可能出现的TypeError: clamp(): argument 'min' must be Number, not Tensor异常。
最常见的神经网络错误：1)你没有首先尝试过拟合单个batch。2)你忘了为网络设置train/eval模式。3)在.backward()之前忘记了.zero_grad()(在pytorch中)。...常用的错误 3: 忘记在.backward()之前进行.zero_grad() 当在 “loss”张量上调用 “backward” 时，你是在告诉PyTorch从loss往回走，并计算每个权重对损失的影响有多少...这是它在PyTorch代码中的样子。最后的“step”方法将根据“backward”步骤的结果更新权重。...有一种方法可以确保你没有搞混，那就是把这三个函数放在一起： zero_grad backward step 在我们的代码例子中，在完全不使用zero_grad的情况下。...在PyTorch的官方MNIST例子中，查看forward 方法，在最后你可以看到最后一个全连接层self.fc2，然后就是log_softmax。
Module 是 pytorch 提供的一个基类，每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类，继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。...（pytorch 中 buffer 的概念就是 不需要反向传导更新的值） self._modules 用来保存注册的 Module 对象。...第一种情况： value 的类型是 Paramter 从 三大 字典中将 同名的 对象删掉 然后，注册 paramter 第二种情况： value不是 Parameter对象， name在 self...过程中，直接获取，父类的training的值。...module.train(mode) return self 需要注意的是：module.eval() 仅仅设置 module 的 training 属性，如果我们想获得最快的推断速度，
属性的增删改查 3. Forward & Backward 4. 模块存取 Reference 小伙伴们大家好呀～前面的文章中（PyTorch 小课堂开课啦！..._buffers = OrderedDict() # 在训练过程中不会随着 BP 而更新的参数 self....Forward & Backward 3.1 Hooks 在 nn.Module 的实现文件中，首先实现了 3 个通用的 hook 注册函数，用于注册被应用于全局的 hook。...4.2 功能实现 · nn.Module 使用 state_dict() 函数来进行获得当前的完整状态，用于在模型训练中储存 checkpoint。...在 PyTorch 的开发过程中，Normalization layers 在某个新版本中引入了 num_batches_tracked 这个 key，给 BN 记录训练过程中经历的 batch 数，为了兼容旧版本训练的模型
在该算法中根据损失函数相对于给定参数的梯度来对参数（模型权重）进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch 实现了一个名为 torch.autograd的内置反向自动微分引擎。...需要注意是，PyTorch 中 的DAG 是动态的，每次 .backward()调用后，autograd 开始填充新计算图，该图是从头开始重新创建。...当我们调用.backward()时，backward()只是通过将其参数传递给已经生成的反向图来计算梯度。autograd 计算这些梯度并将它们存储在各自的张量.grad属性中。...Q.backward(gradient=external_grad) 下面是我们示例中 DAG 的可视化表示。在图中，箭头指向前向传递的方向。节点代表前向传递中每个操作的后向函数。...： 将神经网络中的某些参数标记为冻结参数。
考虑使用另一种优化器 AdamW 是由 fast.ai 推广的一种具有权重衰减（而不是 L2 正则化）的 Adam，在 PyTorch 中以 torch.optim.AdamW 实现。...如果你创建了一个新的张量，可以使用关键字参数 device=torch.device('cuda:0') 将其分配给 GPU。...在 backward pass 中，输入和 function 会被检索，并再次在 function 上计算 forward pass。然后跟踪中间激活，使用这些激活值计算梯度。...使用梯度积累 增加 batch 大小的另一种方法是在调用 optimizer.step() 之前在多个. backward() 传递中累积梯度。...在 PyTorch 中可以使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_来实现。 15.
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