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PyTorch 的自动求导与计算图

动态计算图的优点在于它灵活且易于调试。你可以在代码中使用 Python 的控制流（如条件语句、循环等），计算图会根据运行时的实际路径生成。...反向传播与梯度计算 当我们执行完前向计算后，接下来要做的就是通过反向传播计算梯度。梯度是指损失函数相对于输入变量的导数，用于指示在给定点处损失函数如何变化。 假设我们想计算 y 对 x 的梯度。...它告诉我们如何计算复合函数的导数。...每一步都遵循链式法则，将梯度从一层传递到下一层，最终计算出输入变量的梯度。 5. 复杂操作与控制流中的自动求导 PyTorch 的动态计算图不仅支持简单的操作，还可以处理更加复杂的操作和控制流。...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。

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深度剖析：AI智算中心网络流量与数据存储技术

⑴ 数据集加载流量分析在一个epoch中，整个训练集被遍历一次，如果进行评估，验证集也将被遍历一次。以下假设在每个epoch中进行评估，整个数据集的存储大小为D。...3D并行时，整个数据集从网络存储读取，在数据并行维度上分配，在张量并行维度上广播，总网络流量为D x G（tp） 。...优化器包含了梯度、动量和二阶矩估计等，每一种数据大小都等于模型参数。其它训练状态的大小可以忽略不计。...假设模型参数为P，数据格式为BFLOAT16，优化器为Adam/AdamW，则checkpoint总大小为：2 x P + 2 x P x 3 = 8 x P这个checkpoint要保存在存储服务器中...，虽然在张量并行、流水线并行和3D并行时，这些数据从多个GPU上通过gather操作汇聚到存储服务器，但无论如何，数据总量是一个checkpoint大小。

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    从基础概念到实现，小白如何快速入门PyTorch

    选自analyticsvidhya 机器之心编译 参与：思源 PyTorch 是一个有潜力能改变深度学习实现面貌的 Python 库，它的使用非常灵活与轻松。...PyTorch 基础 在讨论 PyTorch 的各个组件前，我们需要了解它的工作流。...以下是具体张量的类型： ? 除了直接定义维度，一般我们还可以从 Python 列表或 NumPy 数组中创建张量。...通过从根结点到叶结点追踪图的路径，我们可以轻易地使用链式法则自动计算梯度。 ? 在内部，Autograd 将这个图表征为 Function 对象的图，并且可以应用 apply() 计算评估图的结果。...以下展示了通过 backward() 和 torch.autograd.grad 计算梯度的方法，其中 torch.eq() 评估表达式是不是相等，即 x.grad 的计算结果是不是等于 2x。

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    教机器人捏橡皮泥？MIT、IBM, UCSD等联合发布软体操作数据集PlasticineLab

    我们通过 Taichi 实现 PlasticineLab 的梯度支持和弹塑性材料模型，其 CUDA 后端采用 GPU 大规模并行来实时模拟各种 3D 软体。...返回映射及其梯度  遵循 Klar 等人和 Gao 等人的工作，我们将返回映射实现为每个粒子形变梯度奇异值的 3D 投影过程。...首先提取网格质量张量，即所有网格的质量。每个非负值 表示存储于网格点 中的材料数量。令两个状态的 3D 质量张量分别为 和 。...我们测试 Adam 优化器（Adam）和带动量梯度下降（GD），使用软接触模型来计算梯度，将 Adam 优化器与硬接触模型（Adam-H）进行比较。...因此，如何将可微物理与基于采样的方法相结合来解决软体操作规划问题，会非常有趣。除了规划问题之外，研究如何在这种环境中设计和学习有效的软体操纵控制器也非常有趣。

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    还不会使用PyTorch框架进行深度学习的小伙伴，看过来

    在本教程中，假设你运行的是使用 CPU 进行深度学习运算的机器，但我也会向你展示如何在 GPU 中定义张量： ?...用一些可学习的参数（即权重）定义神经网络 2. 在输入的数据集上进行迭代 3 通过网络处理输入 4. 将预测结果和实际值进行比较，并测量误差 5. 将梯度传播回网络的参数中 6....optim 包抽象出了优化算法的思想，并提供了常用优化算法（如 AdaGrad、RMSProp 和 Adam）的实现。我们将使用 Adam 优化器，它是最流行的优化器之一。...另一个区别是这个模型会使用 stochastic gradient descent optimizer 而不是 Adam。你可以使用下面的代码实现一个自定义的 nn 模块： ?...如果你想知道更多关于 PyTorch 如何为机器学习项目赋能的信息，可以查看下面的 Heartbeat 资源： 通过 Pytorch 实现神经网络风格迁移 地址：https://heartbeat.fritz.ai

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    CNN训练示例 | PyTorch系列（二十一）

    如果已经学习了深度学习基础知识系列，那么您知道我们使用loss函数来执行步骤3，并且您知道我们使用反向传播和优化算法来执行执行步骤4和5。步骤6和7只是标准的Python循环（训练循环）。...梯度是每个层的权张量的grad (gradient的缩写)属性中可以得到的张量。...gradients 现在，损失函数的梯度被存储在权重张量中。...为了创建我们的优化器，我们使用了torch.optim 包，其中有许多优化算法实现，我们可以使用。我们将Adam 为例。...更新权重 对于Adam类构造函数，我们传递网络参数(这是优化器能够访问梯度的方式)，并传递学习率。 最后，我们所要做的更新权值是告诉优化器使用梯度步进方向的是loss函数的最小值。

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    一文理解PyTorch：附代码实例

    “如果我想让我的代码回退到CPU，如果没有可用的GPU ?”你可以使用cuda.is_available()来找出你是否有一个GPU供你使用，并相应地设置你的设备。...后一个张量需要计算它的梯度，所以我们可以更新它们的值(即参数的值)。这就是requires_grad=True参数的作用。它告诉PyTorch我们想让它为我们计算梯度。...现在我们知道了如何创建需要梯度的张量，让我们看看PyTorch如何处理它们。 ? Autograd ? Autograd是PyTorch的自动微分包。...让我们仔细看看它的组成部分: 蓝方框:这些对应于我们用作参数的张量，也就是我们要求PyTorch计算梯度的张量; 灰箱:包含梯度计算张量或其相依关系的Python操作; 绿色方框:与灰色方框相同，只是它是渐变计算的起点...动态计算图最好的地方在于你可以让它变得像你想要的那样复杂。甚至可以使用控制流语句(例如，if语句)来控制梯度流(显然!) 下面的图显示了一个示例。 ? ? 优化器 ?

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    【PyTorch】PyTorch深度学习框架实战（一）：实现你的第一个DNN网络

    它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。...2.2 pytorch特点 Pytorch是一个python包，提供两个高级功能： 2.2.1 支持GPU加速的张量计算库 张量（tensor）：可以理解为多位数组，是Pytorch的基本计算单元，Pytorch...张量的创建 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(x) #tensor...张量的运算 z=x+y print(z) #tensor([[2, 4, 6],[8, 10, 12]]) # 3....三、pytorch实战 动手实现一个三层DNN网络： 3.1 引入依赖的python库 这里主要是torch、torch.nn网络、torch.optim优化器、torch.utils.data数据处理等

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    《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》

    对象 50 3 梯度及梯度下降法52 3.1 梯度 52 3.2 导数计算的链式法则 53 3.2.1 多个函数和的导数 54 3.2.2 复合函数的导数 54 3.2.3 单变量函数的驻点...法 81 3.3.7 Adam 法 82 3.3.8 Batch 梯度下降 84 3.3.9 随机梯度下降 85 3.3.10 mini-Batch 梯度下降 86 3.4 参考文献...第3 章主要介绍高等代数中的梯度和求解最优化问题的梯度下降法。第4 章介绍如何使用第1章～第3 章中讲的知识解决机器学习中比较简单的回归问题，便于读者学习后续章节中全连接神经网络和卷积神经网络的知识。...本书面向的读者 本书的目标读者是想学习神经网络和深度学习的初学者。同时，本书的示例代码基于TensorFlow 的Python API，所以需要读者具备基本的Python 编程基础。...致谢 感谢我的父母、姐姐一家人一直以来对我生活和工作的支持。 感谢TensorFlow 开源库的所有贡献者。

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    梯度下降的可视化解释(Adam，AdaGrad，Momentum，RMSProp)

    本文用了大量的资源来解释各种梯度下降法（gradient descents），想给大家直观地介绍一下这些方法是如何工作的。 一图胜千言，什么？还是动画，那就更棒啦！...左坑是全局极小值，右坑是局部极小值 在这篇文章中，我用了大量的资源来解释各种梯度下降法（gradient descents），想直观地介绍一下这些方法是如何工作的。...我假设大家已经对梯度下降在机器学习中的使用原因和方式有基本的了解。...这些方程通常用张量表示。我将避免使用张量来简化这里的语言。...Adagrad 将采取直线路径，而梯度下降(或相关的动量)采取的方法是“让我先滑下陡峭的斜坡，然后才可能担心较慢的方向”。

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    TensorFlow.js简介

    本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。 一点提示 如果你想体验代码的运行，我在Observable上创建了一个交互式编码会话。...例如，要评估我们使用的张量的二次幂 const x = tf.tensor([1,2,3]); const x2 = x.square().square(); x2张量的值为[1,16,81]。...张量释放 通常我们会生成大量的中间张量。例如，在前一个示例中，评估x2之后，我们不需要x的值。...优化问题 这一部分，我们将学习如何解决优化问题。给定函数f(x)，我们要求求得x=a使得f(x)最小化。为此，我们需要一个优化器。优化器是一种沿着梯度来最小化函数的算法。...一个简单的神经网络 现在我们学习如何创建一个神经网络来学习XOR，这是一个非线性操作。代码类似于keras实现。

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    PyTorch 领域的地位

    Torch：这是 PyTorch 的底层计算引擎，负责实现张量（tensor）计算和自动求导等核心功能。2....Torch.optim：这个模块提供了各种优化算法，如梯度下降、Adam、RMSProp 等，用于训练神经网络模型。4....例如，PyTorch 使用 `.` 操作符来访问对象的属性，而 Python 则使用 `[]`。另外，PyTorch 中的张量（tensor）是一种特殊的数据结构，用于表示多维数组。...本章将详细介绍如何在 PyTorch 中进行模型优化与调试。## 6.1 模型性能评估模型性能评估是深度学习研究中一个重要的环节，它可以帮助我们了解模型的优劣以及找出需要改进的地方。...在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.optim.SGD` 类实现随机梯度下降。3.

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    Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

    第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。 教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...相反，你具有从高级到低级的一系列工作流。所有工作流程都是兼容的，因为它们是基于相同的概念和对象构建的。 ?...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。...通常，你将使用内置的Keras优化器之一，例如SGD，RMSprop或Adam。 这是一个简单的MNSIT示例，它将损失类，度量类和优化器组合在一起。 ? ?

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    NeurIPS顶会接收，PyTorch官方论文首次曝光完整设计思路

    此外，作者还解释了如何谨慎而务实地实现 PyTorch 运行时的关键组件，使得这些组件能够协调配合，达到令人满意的性能。研究者在几个常见的基准上展示了 PyTorch单个子系统的效率以及整体速度。...例如，PyTorch 提供了一种使用 torch.from_numpy() 函数和 .numpy() 张量方法的机制来实现NumPy 数组和 PyTorch 张量使用之间的转换。...在其最近的实现中，PyTorch 执行反向模式自动微分，计算有关多元输入的标量输出的梯度。...这一核心 libtorch 库用来实现张量数据结构、GPU 和CPU 算子以及基本的并行基元。它还提供了一个自动微分系统，包括用于多数内置函数的梯度公式。...评估 研究者对 PyTorch 和其他几个常用深度学习库的性能进行了比较，发现 PyTorch 在一系列任务上都能实现较突出的性能。

    1.4K20

    Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

    第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。 教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...相反，你具有从高级到低级的一系列工作流。所有工作流程都是兼容的，因为它们是基于相同的概念和对象构建的。 ?...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。...通常，你将使用内置的Keras优化器之一，例如SGD，RMSprop或Adam。 这是一个简单的MNSIT示例，它将损失类，度量类和优化器组合在一起。 ? ?

    1.4K30

    PyTorch专栏（四）：小试牛刀

    如果我们想计算某些的tensor的梯度，我们只需要在建立这个tensor时加入这么一句：requires_grad=True。...# loss是一个形状为()的张量 # loss.item() 得到这个张量对应的python数值 loss = (y_pred - y).pow(2).sum() print(...Optimizer将会为我们更新模型的权重。 # 这里我们使用Adam优化方法；optim包还包含了许多别的优化算法。 # Adam构造函数的第一个参数告诉优化器应该更新哪些张量。...因为这个模型可以使用普通的Python流控制来实现循环，并且我们可以通过在定义转发时多次重用同一个模块来实现最内层之间的权重共享。...由于每个前向传播构建一个动态计算图， 我们可以在定义模型的前向传播时使用常规Python控制流运算符，如循环或条件语句。

    1.4K30

    干货｜谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择

    劳动密集型 特征工程：如何做？ 高级步骤： 决定你想要获得的洞察力（例如，我们想训练一个模型，为用户听歌提供推荐）。 决定如何建模（有许多方法！）...正则化将对特征的惩罚不一致 距离将受到范围最大的特征的控制 一些优化算法可以更快地收敛（梯度下降） …… 解决方案： 标准化特征，使特征的范围大致相同 怎样评估模型？ 你最关心的是什么？...这种实现思路一方面允许开发者将各种类似的操作汇总在一起，方便组织管理。另一方面也保证了整个代码的复用性、扩展性和对外接口的统一。总体上让整个框架更灵活和易于扩展，为将来的发展预留了空间。 3....它将能够将数据作为输入并转换为张量，以有效的方式对它们执行操作、计算梯度以学习并返回测试数据集的结果。...然而，问题在于，因为你最有可能在高级语言（Java / Python / Lua）中实现它，所以你可以得到的加速 是有上限的。

    3.1K50

    PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇

    2.2 实现和评估 PyTorch以nn.Module类的形式提供分布式数据并行，其中应用程序在构建时以子模块的形式提供其模型。...下图（b）示出了一个示例，其中在一次迭代中跳过了与梯度g3相对应的参数，导致g3缺少就绪信号。为了解决这个问题，DDP从前向传播的输出张量遍历autograd图，以找到所有参与的参数。...对于NCCL后端，ProcessGroup为通信维护一组专用的CUDA流，以便通信不会阻止默认流中的计算。...DDP实现同时存在于 Python和C++文件，Python 部分包括公开API和非性能关键的组件，C++提供核心梯度归并算法。Python API 通过Pybind11来调用C++核心。...除了在第4节中强调的一般思想外，Python前端中还有几个塑造DDP行为的实现细节。

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