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MindSpore的自动微分功能主要基于反向传播算法,通过将复杂的数学运算分解为基本运算来实现梯度计算。这使得用户可以专注于模型构建而无需处理繁琐的求导细节。
MindSpore提供了grad
和value_and_grad
这两个自动微分接口,它们允许用户以接近数学语义的方式进行梯度计算。
计算图是深度学习框架中表示神经网络模型的一种方法。教程中通过一个简单的计算图示例,展示了如何构建计算函数和神经网络。
教程介绍了如何使用mindspore.grad
函数来获取梯度计算的微分函数,并展示了如何通过调用这个微分函数来计算模型参数的梯度。
Stop Gradient
操作用于在梯度计算中截断或消除某个Tensor对梯度的影响。教程提供了如何使用ops.stop_gradient
接口来实现这一点。
辅助数据指的是函数除第一个输出项外的其他输出。教程中解释了如何通过设置has_aux=True
来自动处理辅助数据,同时不影响梯度计算。
教程还介绍了如何在面向对象编程范式的nn.Cell
中构造神经网络,并使用函数式自动微分来实现反向传播。这包括定义模型类、实例化模型和损失函数,以及封装前向计算函数。
value_and_grad
接口最后,教程展示了如何使用value_and_grad
接口来计算梯度,特别是当模型参数作为Cell
的内部属性时,如何通过model.trainable_params()
方法来指定求导的参数。
通过这个教程,用户可以了解到MindSpore自动微分的基本概念、操作和应用,以及如何将这些功能应用于实际的神经网络训练中。如果您需要更具体的指导或示例代码,请告诉我,我可以进一步提供帮助。
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