已经支持autograd - Pytorch的复杂函数
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了一个动态计算图的环境，使得构建和训练神经网络变得更加简单和灵活。autograd是PyTorch中的一个重要功能，它是自动微分的核心组件，用于计算梯度。
复杂函数是指具有多个输入和输出的函数，通常包含多个嵌套的数学运算和逻辑操作。在机器学习中，复杂函数常常用于构建深度神经网络模型，以实现对复杂数据的建模和预测。
PyTorch的autograd模块支持对复杂函数进行自动微分，即自动计算函数的梯度。通过在函数的前向传播过程中记录计算图，并在反向传播过程中自动计算梯度，autograd可以帮助开发者高效地实现梯度下降等优化算法，从而训练神经网络模型。
在PyTorch中，可以通过将函数包装为torch.autograd.Function的子类来实现对复杂函数的自动微分。这样的函数可以接受输入张量，并返回输出张量，同时在前向传播和反向传播过程中记录和计算梯度。通过使用autograd，开发者可以方便地构建和优化复杂函数，而无需手动计算梯度。
autograd的优势在于它的灵活性和效率。由于PyTorch的动态计算图特性，autograd可以处理任意形状和大小的输入数据，并自动跟踪和计算梯度。此外，autograd还支持GPU加速，可以在GPU上高效地计算梯度，加快训练过程。
对于复杂函数的应用场景，包括但不限于以下几个方面：
- 深度学习模型训练：复杂函数常用于构建深度神经网络模型，通过自动微分可以高效地计算模型参数的梯度，从而实现模型的训练和优化。
- 图像处理：复杂函数可以用于图像的特征提取、图像生成和图像分割等任务，通过自动微分可以优化函数参数，提高图像处理的效果。
- 自然语言处理：复杂函数可以用于文本分类、机器翻译和情感分析等任务，通过自动微分可以优化函数参数，提高自然语言处理的准确性。
- 强化学习：复杂函数可以用于构建强化学习模型，通过自动微分可以优化函数参数，提高智能体的决策能力。
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2回答
我正在使用Pytorch中实现的autogrid来训练神经网络，我需要计算整个算法的计算复杂度。我在哪里可以找到完整的autograd计算复杂度的计算？我在Pytorch文档中进行了搜索，但没有找到任何答案。谢谢
浏览 17提问于2019-01-10得票数 0
我正在构建一个单镜头多盒检测项目，用于在mp4视频中检测运行中的狗。
我正在学习这方面的教程&给老师发了条信息。
这是我在Spyder中运行代码时的完全错误：
RuntimeError: Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated.
Please use new-style autograd function with static forward method.
(Example: https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#torch.
浏览 23提问于2020-08-24得票数 0
这个错误是在我的PyTorch版本从1.8升级到1.9.0之后出现的。 使用此行时： from torch.autograd.gradcheck import zero_gradients，我收到这个错误消息：ImportError: cannot import name 'zero_gradients' from 'torch.autograd.gradcheck' 命令： zero_gradients(im) 是使用的。 PyTorch 1.9.0中的新命令相当于什么？
浏览 1141提问于2021-07-22得票数 0
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标题说明了一切。我希望将一个PyTorch autograd.Variable转换为其等效的numpy数组。在他们的中，他们提倡使用a.numpy()来获得等价的numpy数组(对于PyTorch tensor)。但这给了我以下错误：
回溯(最近一次调用)：文件"stdin"，第1行，模块文件"/home/bishwajit/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/variable.py"，第63行，getattr AttributeError(name) AttributeError: nu
浏览 5提问于2017-06-03得票数 18
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我正试图使用visual在windows上构建Pytorch，但它似乎面临一些内部编译器错误，而我还无法找出其原因。在46个目标中，有35个被成功地构建，直到它最终因以下错误而失败。在我列出错误之前，我就是这样构建它的：
git clone --branch v1.6.0 https://github.com/pytorch/pytorch.git pytorch-1.6.0
cd pytorch-1.6.0
git submodule update --init --recursive
set CUDAHOSTCXX=
set DISTUTILS_USE_SDK=1
for /f "
浏览 1提问于2020-10-05得票数 1
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我正在尝试运行以下PyTorch代码：
for i, (input, target) in enumerate(train_loader):
input = input.float().cuda(async=True)
target = target.cuda(async=True)
input_var = torch.autograd.Variable(input)
target_var = torch.autograd.Variable(target)
output = model(input_var)
但是当我尝试的时候，我得到了这个错误信息：
浏览 4提问于2018-11-08得票数 10
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我试图在Mac上使用NO_CUDA=1 python setup.py install编译py手电筒，但我得到了以下错误：
In file included from /Users/ezyang/Dev/pytorch-tmp/torch/lib/tmp_install/include/THPP/Tensor.hpp:3:
/Users/ezyang/Dev/pytorch-tmp/torch/lib/tmp_install/include/THPP/Storage.hpp:6:10: fatal error:
'cstdint' file not found
#
浏览 60提问于2017-04-26得票数 0
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我有一个包含行的python文件：
import argparse
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd import Variable
它会生成错误：
File "C:\gdrive\python\a.py", line 5, in <module>
import torch.nn.
浏览 1610提问于2020-05-12得票数 1
在学习PyTorch时，我有一个关于Python语法的问题。下面的代码是PyTorch文档中的一个示例。
m = nn.Linear(20, 30)
input = autograd.Variable(torch.randn(128, 20))
output = m(input)
print(output.size())
第一行是创建实例m，但是为什么这个实例m可以直接接收像第3行那样的参数呢？我认为应该使用方法来处理像m.method(input)这样的参数。
浏览 2提问于2018-01-02得票数 2
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(注:这不是一个反向传播问题。)我试图用PyTorch张量来代替Numpy数组来解决GPU上的非线性PDE问题。我要计算任意张量的偏导数，类似于中心有限差分函数的作用。我还有其他解决这个问题的方法，但是由于我已经在使用PyTorch，我想知道是否可以使用autograd模块(或者，一般情况下，任何其他的自动分化模块)来执行这个操作。
我已经创建了一个与张量兼容的numpy.gradient函数版本，运行速度要快得多。但也许有一种更优雅的方式来做到这一点。我找不到解决这个问题的任何其他来源，也无法证明这是可能的或不可能的；也许这反映了我对自微分算法的无知。
浏览 1提问于2019-07-29得票数 5
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我想知道我是否可以在Pytorch中构建一个图像调整模块，它接受3*H*W的torch.tensor作为输入，并返回一个张量作为调整后的图像。
我知道可以将张量转换为PIL图像并使用torchvision，但我也希望将梯度从调整大小的图像反向传播到原始图像，下面的示例将返回此类错误(在Windows10上的PyTorch 0.4.0中)：
import numpy as np
from torchvision import transforms
t2i = transforms.ToPILImage()
i2t = transforms.ToTensor()
trans = transfo
浏览 5提问于2018-05-18得票数 9
我正在使用这个自定义函数来重塑自定义损失函数中的张量。 def reshape_fortran(x, shape):
if len(x.shape) > 0:
x = x.permute(*reversed(range(len(x.shape))))
return x.reshape(*reversed(shape)).permute(*reversed(range(len(shape)))) 尽管如此，我还是收到这个错误： RuntimeError: _unsafe_view does not support automatic differentiation for out
浏览 246提问于2020-11-05得票数 1
1回答
什么是以磁带为基础的自修课程？
、、、、
我知道autograd是用来暗示自动区分的。但是，究竟什么是tape-based autograd in Pytorch，以及为什么会有这么多的讨论来肯定或否认它。
例如：
在火把中，没有传统意义上的磁带。
和
我们并不是真正建立梯度磁带本身。但是图表。
但不是
Autograd现在是自动区分的核心火炬包。它使用磁带为基础的系统，以自动区分。
为进一步参考，请将其与GradientTape在Tensorflow中进行比较。
浏览 0提问于2020-11-16得票数 12
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我有一个受过训练的网络。我想要计算输出的梯度。输入。通过查询torch.autograd.grad文档，PyTorch可能很有用。因此，我使用以下代码：
x_test = torch.randn(D_in,requires_grad=True)
y_test = model(x_test)
d = torch.autograd.grad(y_test, x_test)[0]
model是神经网络。x_test是D_in大小的输入，y_test是标量输出。我想将计算结果与scipy.misc.derivative的数值差分进行比较。因此，我通过设置一个索引来计算部分导数。
浏览 1提问于2018-08-03得票数 7
1回答
我对pytorch的反向函数有一些疑问，我不认为我得到了正确的输出：
import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
a = Variable(torch.FloatTensor([[1,2,3],[4,5,6]]), requires_grad=True)
out = a * a
out.backward(a)
print(a.grad)
输出为
tensor([[ 2., 8., 18.],
[32., 50., 72.]])
也许是2*a*a
但我认为输出应该是
tensor([[
浏览 0提问于2019-07-29得票数 19
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我正在用PyTorch做一个策略梯度方法。我想将网络更新移动到循环中，但它停止了工作。我还是个PyTorch新手，如果原因很明显的话，很抱歉。
以下是运行正常的原始代码：
self.policy.optimizer.zero_grad()
G = T.tensor(G, dtype=T.float).to(self.policy.device)
loss = 0
for g, logprob in zip(G, self.action_memory):
loss += -g * logprob
loss.backw
浏览 0提问于2021-02-13得票数 0
这两个函数之间的区别已经在本文中描述： is：exp(x_i) / exp(x).sum()和log是：log(exp(x_i) / exp(x).sum())。
但是对于下面的Pytorch代码，为什么我得到了不同的输出：
>>> it = autograd.Variable(torch.FloatTensor([0.6229,0.3771]))
>>> op = autograd.Variable(torch.LongTensor([0]))
>>> m = nn.Softmax()
>>> log = nn.Log
浏览 0提问于2018-03-12得票数 4
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我正在尝试了解pytorch autograd是如何工作的。如果我有函数y= 2x和z= y**2，如果我做正常微分，我得到x=1的dz/dx =8 (dz/dx = dz/dy * dy/dx = 2y*2 = 2(2x)*2 = 8x)。或者，z= (2x)**2 = 4x^2，dz/dx = 8x，所以当x= 1时，它是8。 如果我对pytorch autograd执行同样的操作，我会得到4 x = torch.ones(1,requires_grad=True)
y = 2*x
z = y**2
x.backward(z)
print(x.grad) 哪种打印 tensor([4.]
浏览 38提问于2020-01-27得票数 2
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2回答
我正在使用Google colab。我想转换.pt模型从我的谷歌驱动器到.h5模型。我遵循链接https://github.com/gmalivenko/pytorch2keras和https://www.programmersought.com/article/57938937172/并安装库，还编写如下代码： %pip install pytorch2keras
%pip install onnx==1.8.1 import numpy as np
from numpy import random
from random import uniform
import torch
from
浏览 474提问于2021-07-29得票数 2
pytorch和numpy之间的最大区别是什么，特别是autograd.numpy包？(因为它们都可以自动为您计算梯度。)我知道pytorch可以将张量移动到GPU，但这是选择pytorch而不是numpy的唯一原因吗？虽然pytorch以深度学习而闻名，但显然它可以用于几乎任何机器学习算法，它的nn.Module结构非常灵活，我们不必局限于神经网络。(虽然我从来没有见过用numpy编写的神经网络模型)，所以我想知道pytorch和numpy之间最大的区别是什么。
浏览 1提问于2020-06-16得票数 2
1回答
我只是想知道，PyTorch如何跟踪张量上的操作(在.requires_grad被设置为True之后)，以及以后如何自动计算梯度。请帮助我理解autograd背后的想法。谢谢。
浏览 0提问于2018-06-27得票数 5
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我试着取一个函数的梯度，在这个函数中，我单独分配numpy数组元素(在有限元分析中，将局部力分配给全局力向量)，但这似乎破坏了Autograd --如果我对全局数组使用np.zeros，我会得到ValueError: setting an array element with a sequence，而如果我使用np.empty，我会得到NotImplementedError: VJP of empty_like wrt argnums (0,) not defined。
示例：
import autograd.numpy as np
from autograd import jacobian,
浏览 22提问于2019-11-07得票数 0
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给予：
self.A = torch.autograd.Variable(random_sparse(n = dim))
self.w = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(np.random.normal(0,1,(dim,dim))))
Goal1：
torch.mm(self.A, self.w)
Goal2：
torch.spmm(self.A, self.w)
Result1：
TypeError: Type torch.sparse.FloatTensor doesn't implement stateless method add
浏览 3提问于2017-06-07得票数 4
我对Pytorch有一些了解，但我并不真正了解Pytorch中类的机制。例如，在链接：https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_autograd/two_layer_net_custom_function.html中，您可以找到以下代码： import torch
class MyReLU(torch.autograd.Function):
@staticmethod
def forward(ctx, input):
ctx.save_for_backward(input)
return
浏览 994提问于2020-10-21得票数 1
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我正在使用PyTorch中的autograd工具，并且发现自己处于需要通过整数索引访问一维张量中的值的情况。如下所示：
def basic_fun(x_cloned):
res = []
for i in range(len(x)):
res.append(x_cloned[i] * x_cloned[i])
print(res)
return Variable(torch.FloatTensor(res))
def get_grad(inp, grad_var):
A = basic_fun(inp)
A.backward(
浏览 0提问于2018-09-13得票数 10
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从PyTorch 0.4开始，这个问题就不再有效了。04年，Tensor__s和Variable__s合并。
如何使用PyTorch中的变量和张量来执行按元素方向的乘法？有两个张量就行了。使用变量和标量可以很好地工作。但是，当试图使用变量和张量执行按元素进行乘法时，我得到：
XXXXXXXXXXX in mul
assert not torch.is_tensor(other)
AssertionError
例如，在运行以下代码时：
import torch
x_tensor = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
y_tensor = torch.Tens
浏览 3提问于2017-07-02得票数 8
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下面有这段代码，我找不到阻止梯度计算的内部操作。
for epoch in range(nepoch):
model.train()
scheduler.step()
for batch1 in loader1:
torch.ones(len(batch1[0]), dtype=torch.float)
x, label = batch1
x = x1.to('cuda', non_blocking=True)
optimizer.zero_grad()
pred = m
浏览 4提问于2020-07-21得票数 1
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1回答
在PyTorch中，有两种计算第二梯度的方法。第一种方法是使用torch.autograd.grad函数，第二种方法是使用backward函数。我用下面的例子来说明它：
方法1：
x=torch.tensor([3.0], requires_grad=True)
y = torch.pow(x, 2)
grad_1 = torch.autograd.grad(y, x, create_graph=True)
print(grad_1[0].item())
grad_2 = torch.autograd.grad(grad_1[0], x)
print(grad_2)
结果对我来说是有意义的，函
浏览 68提问于2021-05-18得票数 1
我正在尝试使用torch.autograd.grad在PyTorch中计算矩阵导数，但是我遇到了一些问题。下面是一个重现错误的最小工作示例。 theta = torch.tensor(np.random.uniform(low=-np.pi, high=np.pi), requires_grad=True)
rot_mat = torch.tensor([[torch.cos(theta), torch.sin(theta), 0],
[-torch.sin(theta), torch.cos(theta), 0]],
浏览 57提问于2020-08-16得票数 2
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如何在PyTorch中计算大型神经网络或变压器模型的Hessian矩阵？我知道torch.autograd.functional.hessian，但它似乎只计算函数的Hessian，而不是神经网络。我也在中看到了答案。问题是，我想计算关于权值的Hessian函数，但是对于大型神经网络来说，把它写成权值的函数是非常低效的。有更好的方法吗？如有任何建议，将不胜感激。谢谢。
浏览 24提问于2022-03-14得票数 2
pytorch代码如下所示。如何使用上一个时期计算的变量来计算下一个时期的损失函数？
for epoch in range((args.start_epoch+1), args.epochs):
for input, target in train_loader:
target = target.cuda()
input = input.cuda()
input_var = torch.autograd.Variable(input)
target_var = torch.autograd.Variable(targ
浏览 2提问于2020-08-29得票数 0
1回答
我一直在研究这篇论文，“支持向量数据描述”。作者描述了一个类似于One-Class SVM的模型。但是，解决方案会找到一个封装样本的球体。目标函数表示为：
K表示核函数，alpha是可调参数。我正在考虑使用PyTorch autograd来解决这个问题，但是这个包没有强制执行约束的方法。我也检查过，但我对这些方法都不是很熟悉。
浏览 13提问于2020-05-14得票数 0
2回答
我正在尝试使用稀疏滤波器矩阵在pytorch中对密集输入执行空间卷积(例如，在图像上)。
稀疏张量在PyTorch中实现。我试图使用稀疏张量，但它最终出现了分割错误。
import torch
from torch.autograd import Variable
from torch.nn import functional as F
# build sparse filter matrix
i = torch.LongTensor([[0, 1, 1],[2, 0, 2]])
v = torch.FloatTensor([3, 4, 5])
filter = Variable(torc
浏览 1提问于2017-12-19得票数 2
我试图在PyTorch中计算每个通道的梯度图像.要做到这一点，我想执行一个标准的2D卷积与Sobel滤波器在每一个通道的图像。我使用的是函数
在下面的最低工作示例代码中，我得到了一个错误：
import torch
import torch.nn.functional as F
filters = torch.autograd.Variable(torch.randn(1,1,3,3))
inputs = torch.autograd.Variable(torch.randn(1,3,10,10))
out = F.conv2d(inputs, filters, padding=1)
Ru
浏览 3提问于2017-10-03得票数 13
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我已经通过运行以下命令安装了pytorch cuda：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
我的cuda版本是11.2。我正在使用windows 10。Pytorch cuda 11.2目前不可用。()
所以我已经安装了11.1版本。
(使用nvidia-smi)
但它显示为假。
torch.cuda.is_available() >>> False
我尝试过10.2和11.1两个版本。
据我所知，我不需要安装pytorch的cuda工具包。
浏览 85提问于2021-05-17得票数 1
我是PyTorch的新手，正在尝试计算一个非常简单的前馈网络关于其权重的Hessian。我正在尝试让torch.autograd.functional.hessian正常工作。我一直在挖掘论坛，由于这是一个相对较新的功能添加到PyTorch中，我无法找到关于它的大量信息。这是我的简单网络架构，取自Kaggle on Mnist上的一些示例代码。 class Network(nn.Module):
def __init__(self):
super(Network, self).__init__()
self.l1 = nn.Linear(in
浏览 58提问于2021-09-03得票数 1
我正试图深入理解Pytorch自动梯度；我想观察一个简单张量经过乙状结肠函数后的梯度，如下所示：
import torch
from torch import autograd
D = torch.arange(-8, 8, 0.1, requires_grad=True)
with autograd.set_grad_enabled(True):
S = D.sigmoid()
S.backward()
我的目标是获取D.grad()，但即使在调用它之前，我也会得到运行时错误：
RuntimeError: grad can be implicitly created only
浏览 1提问于2019-10-22得票数 5
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我的损失看起来像
e1, v1 = torch.eig(A)
e2, v2 = torch.eig(B)
sim = torch.matmul(v1, v2.permute(0, 2, 1))
loss_sim = torch.sum(sim)
loss_sim.backward()
其中A和B是shape SEQUENCE_LENGH * SEQUENCE_LENGTH的中间张量
我的代码遇到了这个错误：
File "/usr/local/Anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/tensor.py", line 185, in
浏览 5提问于2021-04-12得票数 0
1回答
我试图运行相同的神经网络训练的多个实例，但使用不同的超参数。例如，不同的学习速度、优化器等等。我试图创建一个multiprocessing.Pool，但是我得到了一个错误：
Runtime error: Unable to handle autograd's threading in combination with fork-based multiprocessing. See https://github.com/pytorch/pytorch/wiki/Autograd-and-Fork
下面是给出我正在做的事情的示例代码：
def run_one_instance(idx=0)
浏览 11提问于2022-01-02得票数 0
我正在尝试将使用Theano编写的代码复制到PyTorch。在代码中，作者使用以下命令计算梯度 import theano.tensor as T
gparams = T.grad(cost, params) gparams的形状是(256, 240) 我试过使用backward()，但它似乎没有返回任何东西。在PyTorch中有没有等同于grad的东西？ 假设这是我的输入， import torch
from torch.autograd import Variable
cost = torch.tensor(1.6019)
params = Variable(torch.ran
浏览 26提问于2019-10-17得票数 0
我正在尝试用pytorch复制代码。然而，我在自动评分功能上遇到了一些问题。我遇到了以下运行时错误。 RuntimeError:尝试第二次向后遍历图形 代码如下： for epoch in range(num_epochs):
# Assuming the number of examples can be divided by the batch size, all
# the examples in the training data set are used once in one epoch
# iteration. The features and tags
浏览 19提问于2019-10-02得票数 0
1回答
我已经完成了MNIST数据集的PyTorch MLP模型，但是得到了两个不同的结果:使用PyTorch的MNIST数据集时的0.90+精度，以及使用Keras的MNIST数据集时的0.10精度。下面是我的依赖代码: PyTorch 0.3.0.post4，keras2.1.3，tensorflow后端1.4.1 gpu版本。
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import numpy as np
import
浏览 0提问于2018-01-27得票数 1
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1回答
我试图在PyTorch中实现一个简单的最小化器，下面是代码(v和q和v_trans是张量，eta是0.01)：
for i in range(10):
print('i =', i, ' q =', q)
v_trans = forward(v, q)
loss = error(v_trans, v_target)
q.requires_grad = True
loss.backward()
grads = q.grad
with torch.no_grad()
q = q - eta *
浏览 5提问于2021-11-03得票数 0
1回答
我想用PyTorch得到输出和输入之间的偏导数。假设我有一个函数Y = 5*x1^4 + 3*x2^3 + 7*x1^2 + 9*x2 - 5，并且我训练一个网络来替换这个函数，那么我使用自动梯度来计算dYdx1, dYdx2。
net = torch.load('net_723.pkl')
x = torch.tensor([[1,-1]],requires_grad=True).type(torch.FloatTensor)
y = net(x)
grad_c = torch.autograd.grad(y,x,create_graph=True,retain_graph=
浏览 0提问于2018-07-24得票数 2
背景
torch.mv操作符包含在我的py手电筒模型中，所以当我将该模型转换为onnx时，控制台打印。
RuntimeError: Exporting the operator mv to ONNX opset version 11 is not supported. Please feel free to request support or submit a pull request on Pytorch Github
所以我得为torch.mv操作符做点什么。然而，我无法理解和描述在 of torch.onnx。
问题
我无法确认torch.mv是否是aten运算符，因为我在torc
浏览 8提问于2021-04-02得票数 0
1回答
我正在研究最优运输，我必须解决这个问题：
哪里
![]()
哪里
已经被模拟过了。
我可以近似T，转移计划和函数u为
然后试着用神经网络找到θ和w。
使用Arrow_Huwicz算法，我有以下简单的程序:我们在1，N中画一些k，然后我们在w和
该函数迭代地，使得在步骤n，
和
直到达到itermax
def Arrow_Hurwicz_algorithm(dim,NMC,S12,itermax):
w = torch.autograd.Variable(torch.rand(dim, 1), requires_grad=True)
theta = torch.aut
浏览 0提问于2020-08-24得票数 0
我正在实现一个自定义CNN与它的一些自定义模块。我只实现了自定义模块的前向传递，并将它们的后向传递留给了autograd。我已经通过自定义模块的参数手动计算了反向传播的正确公式，我希望查看它们是否与autograd内部用于计算梯度的公式匹配。有没有办法看到这一点？谢谢 编辑(添加测试用例) :- 我有一个复数仿射层，其中权重和输入是复值矩阵，操作是权重和输入矩阵的矩阵乘法。两个复数的乘法由- (a+ib)(c+id) = (ac-bd)+i(ad+bc)给出。 我计算了这一层的反向传播公式，假设我们有来自更高层的传入梯度。公式为dL/dI(n) =(hermitian( W(n) .matm
浏览 45提问于2020-09-11得票数 1
2回答
我在尝试用torch.multiprocessing实现HogWild时遇到了一个神秘的bug。特别是，有一个版本的代码运行得很好，但是当我在多处理步骤之前添加一个看似不相关的代码时，这会在多处理步骤中以某种方式导致错误：RuntimeError: Unable to handle autograd's threading in combination with fork-based multiprocessing. See https://github.com/pytorch/pytorch/wiki/Autograd-and-Fork
我在一个最小的代码样本中重现了这个错误，粘贴在
浏览 0提问于2020-07-25得票数 11
我正在尝试调试我的tensorflow代码，它在大约30个时期后突然产生NaN丢失。你可能会在这个SO question中找到我的具体问题和我尝试过的东西。 我在训练期间监控了每个小批量的所有层的权重，发现权重突然跳到NaN，尽管在前一次迭代中所有的权重值都小于1(我已经将kernel_constraint max_norm设置为1)。这使得很难找出哪个操作是罪魁祸首。 Pytorch有一个很酷的调试方法torch.autograd.detect_anomaly，它会在任何产生Pytorch值并显示回溯的反向计算中产生错误。这使得调试代码变得很容易。 在TensorFlow中有类似的东西吗？
浏览 30提问于2021-10-10得票数 0
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后面跟着How to use groups parameter in PyTorch conv2d function中的问题 我可以知道输入批次大小是否为4，对于每个批次，它都有独立的过滤器来进行转换，我将代码修改如下： import torch
import torch.nn.functional as F
filters = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4,3,3))
inputs = torch.autograd.Variable(torch.randn(4,3,10,10))
out = F.conv2d(inputs, filter
浏览 27提问于2021-04-09得票数 0
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