梯度计算_站内搜索

详解Pytorch自动求导机制_python_脚本之家

1.1 梯度计算 1.1.1 一阶导数 1.1.2 二阶导数 1.1.3 向量 1.2 线性回归实战 1. 自动求导在深度学习中,我们通常需要训练一个模型来最小化损失函数。这个过程可以通过梯度下降等优化算法来实现。梯度是函数在某一点上的变化率,可以告诉我们如何调整模型的参数以使损失函数最小化。自动求导是一种计算梯度的技术,...

www.jb51.net/python/2925062...htm 2024-5-23

tensorflow中的梯度求解及梯度裁剪操作_python_脚本之家

当y与x无关时,即graph无x到y的路径, 则求y关于x的梯度时返回[None];参数stop_gradients指定的变量对当前梯度求解而言, 梯度求解将止于这些变量。a = tf.constant(0.) b = 2 * a g = tf.gradients(a + b, [a, b], stop_gradients=[a, b]) #梯度计算不再追溯a,b之前的变量输出:In: sess.ru...

www.jb51.net/article/213323.htm 2024-5-13

PyTorch 如何自动计算梯度_python_脚本之家

2.2. 梯度计算 torch.autograd实现梯度求导的链式法则,用来计算一些雅克比矩阵的乘积,即函数的一阶导数的乘积。注意:grad在反向传播过程中是累加的(accumulated),每一次运行反向传播,梯度都会累加之前的梯度,所以一般在反向传播之前需把梯度清零x.grad.data.zero_()。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ...

www.jb51.net/article/2129...htm 2021-5-22

pytorch中backward()方法如何自动求梯度_python_脚本之家

print((a**2).requires_grad) 梯度的清空在PyTorch中,如果我们利用torch.autograd.backward()方法求解张量的梯度, 在多次运行该函数的情况下, 该函数会将计算得到的梯度累加起来。所以在函数中计算张量的偏导数,每次计算完修改完参数要清空梯度的计算。不清空梯度计算: 1 2 3 4 5 6 7 x=torch.ones(4, ...

www.jb51.net/article/2758...htm 2024-5-22

PyTorch策略梯度算法详情_python_脚本之家

定义run_episode函数,在此函数中,根据给定输入权重的情况下模拟一回合CartPole游戏,并返回奖励和计算出的梯度。在每个时间步中执行以下操作: 根据当前状态和输入权重计算两个动作的概率probs 根据结果概率采样一个动作action 以概率作为输入计算softmax函数的导数d_softmax,由于只需要计算与选定动作相关的导数,因此: ...

www.jb51.net/article/255696.htm 2022-7-17

javascript图像处理—边缘梯度计算函数_javascript技巧_脚本之家

首先对x方向计算近似导数: 然后对y方向计算近似导数: 然后计算梯度: 当然你也可以写成: 函数实现复制代码代码如下: var Sobel = function(__src, __xorder, __yorder, __size, __borderType, __dst){ (__src && (__xorder ^ __yorder)) || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {...

www.jb51.net/article/332...htm 2024-5-22

python中的opencv 图像梯度_python_脚本之家

Sobel算子是一种离散的微分算子,该算子结合了高斯平滑和微分求导运算。该算子利用局部差分寻找边缘,计算所得的是一个梯度的近似值。滤波器通常是指由一幅图像根据像素点(x, y)临近的区域计算得到另外一幅新图像的算法。滤波器是由邻域及预定义的操作构成的,滤波器规定了滤波时所采用的形状以及该区域内像素值的...

www.jb51.net/article/2501...htm 2024-5-23

Pytorch反向传播中的细节-计算梯度时的默认累加操作_python_脚本之家

# 计算 MSE loss loss=(0.5*(y-y_pred)**2).mean() # 反向传播 loss.backward() # 这里看一下反向传播计算的梯度 print("w.grad:", w.grad) print("b.grad:", b.grad) # 更新参数 b.data.sub_(lr*b.grad) w.data.sub_(lr*w.grad) ...

www.jb51.net/article/2142...htm 2024-5-23

Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例_python_脚本之家

sympy中计算梯度、散度和旋度主要有两种方式: 一个是使用∇∇算子,sympy提供了类Del(),该类的方法有:cross、dot和gradient,cross就是叉乘,计算旋度的,dot是点乘,用于计算散度,gradient自然就是计算梯度的。另一种方法就是直接调用相关的API:curl、divergence和gradient,这些函数都在模块sympy.vector 下面。

www.jb51.net/article/1758...htm 2024-5-14

OpenCV-Python实现图像梯度与Sobel滤波器_python_脚本之家

计算Y方向梯度语法格式为: 1 cv2.Sobel(src,ddepth,0,1) 计算XY方向梯度语法格式为: 1 cv2.Sobel(src,ddepth,1,1) 计算XY叠加梯度语法格式为: 1 2 3 dx=cv2.Sobel(src,ddepth,1,0) dy=cv2.Sobel(src,ddepth,0,1) dst=cv2.addWeighted(src1,alpha,src2,beta,gamma) ...

www.jb51.net/article/2147...htm 2024-5-22