Kursinhalt
Pytorch Grundlagen
Pytorch Grundlagen
Mehrstufige Rückwärtspropagation
Wie Tensorflow ermöglicht auch PyTorch den Aufbau komplexerer Rechengraphen, die mehrere Zwischentensoren umfassen.
import torch # Create a 2D tensor with gradient tracking x = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [3.0, 2.0, 1.0]], requires_grad=True) # Define intermediate layers y = 6 * x + 3 z = 10 * y ** 2 # Compute the mean of the final output output_mean = z.mean() print(f"Output: {output_mean}") # Perform backpropagation output_mean.backward() # Print the gradient of x print("Gradient of x:\n", x.grad)
Der Gradient von output_mean in Bezug auf x wird unter Verwendung der Kettenregel berechnet. Das Ergebnis zeigt, wie stark eine kleine Änderung in jedem Element von x output_mean beeinflusst.
Deaktivierung der Gradientenverfolgung
In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise die Gradientenverfolgung deaktivieren, um Speicher und Rechenleistung zu sparen. Da requires_grad=False das Standardverhalten ist, können Sie den Tensor einfach ohne Angabe dieses Parameters erstellen:
python
Swipe to start coding
Sie sind beauftragt, ein einfaches neuronales Netzwerk in PyTorch zu erstellen. Ihr Ziel ist es, den Gradienten des Verlusts in Bezug auf die Gewichtsmatrix zu berechnen.
- Definieren Sie eine zufällige Gewichtsmatrix (Tensor)
Wder Form1x3, initialisiert mit Werten aus einer gleichmäßigen Verteilung über [0, 1], mit aktivierter Gradientenverfolgung. - Erstellen Sie eine Eingabematrix (Tensor)
Xbasierend auf dieser Liste:[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]. - Führen Sie eine Matrixmultiplikation durch, um
Yzu berechnen. - Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler (MSE):
loss = mean((Y - Ytarget)
2 ). - Berechnen Sie den Gradienten des Verlusts (
loss) in Bezug aufWmittels Backpropagation. - Drucken Sie den berechneten Gradienten von
W.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Mehrstufige Rückwärtspropagation
Wie Tensorflow ermöglicht auch PyTorch den Aufbau komplexerer Rechengraphen, die mehrere Zwischentensoren umfassen.
import torch # Create a 2D tensor with gradient tracking x = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [3.0, 2.0, 1.0]], requires_grad=True) # Define intermediate layers y = 6 * x + 3 z = 10 * y ** 2 # Compute the mean of the final output output_mean = z.mean() print(f"Output: {output_mean}") # Perform backpropagation output_mean.backward() # Print the gradient of x print("Gradient of x:\n", x.grad)
Der Gradient von output_mean in Bezug auf x wird unter Verwendung der Kettenregel berechnet. Das Ergebnis zeigt, wie stark eine kleine Änderung in jedem Element von x output_mean beeinflusst.
Deaktivierung der Gradientenverfolgung
In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise die Gradientenverfolgung deaktivieren, um Speicher und Rechenleistung zu sparen. Da requires_grad=False das Standardverhalten ist, können Sie den Tensor einfach ohne Angabe dieses Parameters erstellen:
python
Swipe to start coding
Sie sind beauftragt, ein einfaches neuronales Netzwerk in PyTorch zu erstellen. Ihr Ziel ist es, den Gradienten des Verlusts in Bezug auf die Gewichtsmatrix zu berechnen.
- Definieren Sie eine zufällige Gewichtsmatrix (Tensor)
Wder Form1x3, initialisiert mit Werten aus einer gleichmäßigen Verteilung über [0, 1], mit aktivierter Gradientenverfolgung. - Erstellen Sie eine Eingabematrix (Tensor)
Xbasierend auf dieser Liste:[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]. - Führen Sie eine Matrixmultiplikation durch, um
Yzu berechnen. - Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler (MSE):
loss = mean((Y - Ytarget)
2 ). - Berechnen Sie den Gradienten des Verlusts (
loss) in Bezug aufWmittels Backpropagation. - Drucken Sie den berechneten Gradienten von
W.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden