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查询Tags标签： backward，共有 12条记录-
动手实现深度学习(4): 神经网络的backward实现
传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning在第二篇中介绍了用数值微分的形式计算神经网络的梯度，数值微分的形式比较简单也容易实现，但是计算上比较耗时。本章会介绍一种能够较为高效…
2022/9/12 23:23:17 人评论 次浏览 -
我的第一篇随笔 P1118 [USACO06FEB]Backward Digit Sums G/S 题解
P1118 [USACO06FEB]Backward Digit Sums G/S 题解 #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,x,n) for(int i=x;i<=n;i++)using namespace std;int s[20][20];//系数 int st[20];//判断dfs时数有没有被枚举过 int d[20];//数字 vector<int> q;int n,target;v…
2022/4/5 23:21:09 人评论 次浏览 -
pytorch学习笔记二之自动差分引擎
自动差分引擎torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎，可为神经网络训练提供支持。1. 背景神经网络（NN）是在某些输入数据上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。 训练 NN 分为两个步骤： 正向传播：在…
2022/2/25 6:24:20 人评论 次浏览 -
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2)0x00 摘要0x01 回顾1.1 ZeRO1.1.1 ZeRO-11.1.2 ZeRO-21.1.3 ZeRO-31.2 DDP VS FSDP0x02 总体逻辑2.1 FSDP2.2 原始ZeRO1.2.1 初始化1.2.2 前向传播1.2.3 反向传播2.3 FSDP代…
2022/1/19 20:52:33 人评论 次浏览 -
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2)0x00 摘要0x01 回顾1.1 ZeRO1.1.1 ZeRO-11.1.2 ZeRO-21.1.3 ZeRO-31.2 DDP VS FSDP0x02 总体逻辑2.1 FSDP2.2 原始ZeRO1.2.1 初始化1.2.2 前向传播1.2.3 反向传播2.3 FSDP代…
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多loss的反向传播路径
转自：https://www.jb51.net/article/213149.htm 1.多个lossx = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 z = x …
2021/11/11 23:11:57 人评论 次浏览 -
多loss的反向传播路径
转自：https://www.jb51.net/article/213149.htm 1.多个lossx = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 z = x …
2021/11/11 23:11:57 人评论 次浏览 -
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎 目录[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎0x00 摘要0x01 前文回顾1.1 训练过程1.2 例子1.3 源码剖析0x02 Python 调用过程2.1 调用2.2 引擎0x03 c++世界3.1 支撑系统3.1.1 Edge3.1.2 Edge 相关函数…
2021/10/25 20:39:53 人评论 次浏览 -
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎 目录[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎0x00 摘要0x01 前文回顾1.1 训练过程1.2 例子1.3 源码剖析0x02 Python 调用过程2.1 调用2.2 引擎0x03 c++世界3.1 支撑系统3.1.1 Edge3.1.2 Edge 相关函数…
2021/10/25 20:39:53 人评论 次浏览 -
Pytorch使用autograd.function自定义op
0x01 简介 Pytorch是利用Variable与Function来构建计算图的，Function就像计算图中的边，实现Variable的计算，并输出新的Variable，因此Function需要有forward和backward的功能,前者用于正常传递输入,后者用于计算梯度.(但直接用nn.Module构建就可以只用写forward，backw…
2021/8/17 6:06:48 人评论 次浏览 -
Pytorch使用autograd.function自定义op
0x01 简介 Pytorch是利用Variable与Function来构建计算图的，Function就像计算图中的边，实现Variable的计算，并输出新的Variable，因此Function需要有forward和backward的功能,前者用于正常传递输入,后者用于计算梯度.(但直接用nn.Module构建就可以只用写forward，backw…
2021/8/17 6:06:48 人评论 次浏览 -
1 预备知识
2.1、张量初始化 import torch 几种初始化方式 torch.zeros((3,4)), torch.ones((1,2)), torch.tensor([[1,2,3], [4,54,5]]), torch.randn(5,6) 2.1.2、张量元素操作 1.对于应常数的+，-，乘，除, 张量对应元素位置进行加减乘除即可 2.使用== 和 > 和 < 比较各元素…
2021/7/1 6:22:27 人评论 次浏览
