本文将深入剖析PyTorch编译器的AOTAutograd组件,介绍它如何捕获反向传播的计算图。 前置知识1:PyTorch中的反向传播 在PyTorch中,我们一般通过backward()函数来启动反向传播。其实我们也可以对一个子图启动反向传播,只需要提供全部输出变量的梯度(本质上是vjp函数里的v,具体参见一文读懂JAX高阶自动微分原理,这部分比较复杂,...
在前面几节课的代码演示中，我们都是先通过模型的正向传播（forward propagation）对输入计算模型输出，利用损失函数得出预测值和真实值的损失值，然后使用反向传播算法（back-propagation）快速计算目标函数关于各个参数的梯度，最后使用随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent，SGD）基于前面得到的梯度值计算loss函数局...
w.requires_grad = True 是为了能够反向传播 w = torch.tensor([1.0]) # 假设 w = 1.0的情况 w.requires_grad = True 3.构建计算图,定义损失函数 下面两个函数就达到了上问中计算图的效果,如下 def forward(x): # y^ = wx return x * w # w是tensor 所以 这个乘法自动转换为tensor数乘 , x被...
在了解反向传播之前,我们必须首先明白什么是计算图,当只有构成计算图时,数据才能通过反向传播进行更新。 计算图是一种有向图,它用来表达输入、输出以及中间变量之间的计算关系,图中的每个节点对应着一种数学运算。 例如函数f=(x+y)²的计算图如下所示 这里假设x=1,y=2,则z=x+y=...
10-误差反向传播法(一)——计算图 (可以是加减乘除等简单计算,也可以是一个复合运算),箭头上是某些参与计算的数据。计算图分为正向传播和反向传播,下面这幅图,白色箭头是正向的,蓝色箭头是反向的。 局部计算每个节点的计算只与当前节点及...\over dxdxdy),然后将结果传递给下一个节点。这里所说的局部导数是指...
误差反向传播法 上一篇文章介绍的是用数值微分法计算梯度,但这种方法比较耗时间,接下来介绍新的梯度计算法:误差反向传播法。在此之前,先介绍计算图。 一、计算图 计算图用节点和箭头表示,节点表示某种运算(可以是加减乘除等简单计算,也可以是一个复合运算),箭头上是某些参与计算的数据。
深度学习相关概念:计算图与反向传播 计算图 计算图总结 反向传播 颗粒度 在深度学习分类问题中,反向传播是一个重要的环节,它决定着模型是否能被训练,反向传播相当于一个负反馈,当一件事做完之后,会寻找当前事件做的不好的问题,进行回传,当下次在做的时候,进行优化。
计算图,其中左下⻆角是输⼊,右上⻆是输出。可以看到,图中箭头方向⼤多是向右和向上,其中⽅框代表变量,圆圈代表运算符,箭头表示从输⼊到输出之间的依赖关系。反向传播反向传播指的是计算神经网络参数梯度的...迭代模型参数。既然我们在反向传播中使⽤了正向传播中计算得到的中间变量来避免重复计算,那...
通常绘制计算图来可视化运算符和变量在计算中的依赖关系。下图绘制了本节中样例模型正向传播的计算图,其中左下角是输入,右上角是输出。可以看到,图中箭头方向大多是向右和向上,其中方框代表变量,圆圈代表运算符,箭头表示从输入到输出之间的依赖关系。 反向传播 ...
1.2 反向传播 1.3 举栗子 现在以 (1)正向传递 (2)反向传播 注意虽然这里的 不求也可以,但是在pytorch是会求出来的(因为如果是多层,则需要用到该中间层求得的的梯度)。 二、计算图 2.1 线性模型的计算图 练习: 三、代码实战 # -*- coding: utf-8 -*- ...