Torch之讀取梯度

讀取gradient

z.backward(torch.ones_like(x))

我們的返回值不是乙個標量，所以需要輸入乙個大小相同的張量作為引數，這裡我們用ones_like函式根據x生成乙個張量。
個人認為，因為要對x和y分別求導數，所以函式z必須是求得的乙個值，即標量。然後開始對x，y分別求偏導數。

x.grad

self.layer_preserved = nn.linear(obs_dim, user_input_dim)

for p in self.layer_preserved.parameters():
if p is not none:
print('### ', p.grad)

torch讀取資料

使用torchvision.datasets.imagefolder來讀取 torchvision.datasets.imagefolder root root folder path transform,target transform target transform 乙個函式，輸入為targe...

Torch和Numpy之 特殊矩陣

1對角矩陣 輸入import torch import numpy as np numpy實現 a np.diag 5,6,7 print a torch實現 b torch.diag torch.tensor 5,6,7 print b 輸出 50 0 0 60 0 0 7 tensor 5,0,...

caffe backward之梯度計算

傳送門 傳送門 backward是利用代價函式求取關於網路中每個引數梯度的過程，為後面更新網路引數做準備。求取梯度的過程也是乙個矩陣運算的過程，後面會有詳細介紹，本身求取梯度的過程並不是很複雜，而且網路中的各層求取梯度的過程都是相似的。下面就按照backward的執行順序，從最後一層向前介紹caff...