通过argmax进行采样 2. 反向传播 反向传播就要对p求导了。显然这个式子里面有argmax这个部分是无法求导的,∴此时采用softmax,用可导的softmax代替一下这里的argmax函数,问题完全解决。 这个式子中,τ 是温度参数,参数τ越小,越接近one_hot向量。此时就能对p求导了。 3. 代码实现 defsample_gumbel(shape,eps=1e-...
argmax不可导问题 最近在一项工作中遇到argmax不可导问题,具体来说是使用了两个不同的网络,需要将前一个网络的输出的概率分布转换成最大类别值,然后将其喂给第二个网络作为输入,然而argmax操作后不能保留梯度信息。如果此时想继续对第一个网络进行梯度更新的话,则会出现不可优化问题。 解决办法 经过资料的查找,最...
某些自带算子例如argmax,是不可导的,则可以自定义不可导运算的反向传播过程。 关于使用Function的教程,请参考《三分钟教你如何PyTorch自定义反向传播》这里我们来学习以下文档中给出的示例代码: # I.新建算子类继承torch.autograd.Function class Exp(Function): # II.实现前向运算函数 @staticmethod def forward(ctx,...
返回indice其实就是用的argmax,是不可导的 torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None) torch.log() 以e为底的,即ln torch.sqrt() 开根号 但是只能对tensor做,常数值不行,常数值用math.sqrt() torch.square() 开方 torch.pdist / F.pdist() 计算输入中每对行向量之间的p 范数距离。这与tor...
分类精度即正确预测数占预测总数之比。因精度计算不可导,故直接优化精度很困难,但是精度依然是衡量预测性能的关键度量。 defaccuracy(y_hat, y):#@save"""计算预测正确的数量"""iflen(y_hat.shape) >1andy_hat.shape[1] >1: y_hat = y_hat.argmax(axis=1)# 获取每行最大值的下标,即预测结果cmp =...
另外再说说向量求导时容易出的问题（当然并不是不可微）。
train_l_sum+=l.item()train_acc_sum+=(y_hat.argmax(dim=1)==y).sum().item()n+=y.shape[0]m+=1test_acc=evaluate_accuraacy(test_iter,net)print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f'%(epoch+1,train_l_sum/m,train_acc_sum/n,test_acc)...
argmaxy^j=argmaxoj 尽管softmax是一个非线性函数,但softmax回归的输出仍然由输入特征的仿射变换决定。因此,softmax回归是一个线性模型(linear model)。 4.5 小批量样本的矢量化 为了提高计算效率并且充分利用GPU,我们通常会对小批量样本的数据执行矢量计算。假设我们读取了一个批量的样本X,其中特征维度(输入数量)为...
print('argmax:',argmax) #最小值索引 argmin=torch.argmin(x,dim=0) print('argmin:',argmin) #按照dim0求均值 mean_x=torch.mean(x.float(),dim=0)#必须是float print('mean_x:',mean_x) #比较两个tensor元素值是否相等,返回布尔值 ...
也就是说实际上前向传播过程中是有softmax函数参与的，不过其没有参数，而且也非常常用，pytorch干脆就...