因此,loss.grad_fn表示了计算loss值时所涉及的最后一个操作(通常是某种形式的损失函数计算,比如均方误差、交叉熵等)。 通过检查loss.grad_fn,你可以了解PyTorch是如何构建计算图来计算损失值的,尽管在大多数情况下,你不需要直接访问这个属性来训练你的模型。 然而,了解它的存在和它的作用对于深入理解PyTorch的自动微...
需要注意的是:Pytorch中,运算得到的张量会自动被赋值grad_fn属性,但是自己创建的不会。这里虽然out_list的值一样,但是Tensor是创建向量的操作,不会赋予grad_fn属性,导致梯度计算断开,因此两者的在梯度计算上是不一样的。 另外需要注意的是:requires_grad设为True不代表grad_fn不为None,易混概念见下文 Pytorch中自...
loss.backward() print(b.grad_fn)# 输出: <RepeatBackward object at 0x7f2c903a10f0> print(b.grad)# 输出: tensor([[0.3333, 0.3333], # [0.3333, 0.3333], # [0.3333, 0.3333]]) print(tmp.grad_fn)# 输出:<SliceBackward object at 0x7f2c90393f60> print(tmp.grad)# 输出:tensor([1., 1...
# 但是预测值是2D tensor (batch, n_classes) loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss() for t in range(100): out = net(x) # 喂给 net 训练数据 x, 输出分析值 loss = loss_func(out, y) # 计算两者的误差 optimizer.zero_grad() # 清空上一步的残余更新参数值 loss.backward() # 误差反向...
PyTorch1.13中nn.CrossEntropyLoss数据形状规定如下: 测试代码如下: import torch.nn as nn import torch input = torch.tensor([0.1, 0.7, 0.2]) target = torch.tensor(1) loss = nn.CrossEntropyLoss() result = loss(input, target) print(result) # tensor(0.7679) ...
tensor(0.8185, grad_fn=<BinaryCrossEntropyBackward>) PyTorch官方更推荐使用BCEWithLogitsLoss这个内置了sigmoid函数的类。内置的sigmoid函数可以让精度问题被缩小(因为将指数运算包含在了内部),以维持算法运行时的稳定性。所以,当我们的输出层使用sigmoid函数时,我们就可以使用BCEWithLogitsLoss作为损失函数。 类似MSELoss...
PyTorchgrad_fn的作⽤以及RepeatBackward,SliceBackward⽰ 例 变量.grad_fn表明该变量是怎么来的，⽤于指导反向传播。例如loss = a+b，则loss.gard_fn为<AddBackward0 at 0x7f2c90393748>，表明loss是由相加得来的，这个grad_fn可指导怎么求a和b的导数。程序⽰例：import torch w1 = torch.tensor(2.0,...
train_loss = F.binary_cross_entropy(train_pred, target_onehot) train_loss.backward() optimizer.step() AI代码助手复制代码 以上这篇浅谈pytorch grad_fn以及权重梯度不更新的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
loss.backward() optimizer.step() 首先模型会通过输入的图像与标签计算相应的损失函数; 然后清除之前过往的梯度optimizer.zero_grad(); 进行梯度的回传,并计算当前的梯度loss.backward()反向传播,计算当前梯度; 根据当前的梯度来更新网络参数。一般来说是进来...
tensor(0.8185, grad_fn=<BinaryCrossEntropyBackward>) PyTorch官方更推荐使用BCEWithLogitsLoss这个内置了sigmoid函数的类。内置的sigmoid函数可以让精度问题被缩小(因为将指数运算包含在了内部),以维持算法运行时的稳定性。所以,当我们的输出层使用sigmoid函数时,我们就可以使用BCEWithLogitsLoss作为损失函数。