pytorch对梯度进行可视化进行梯度检查教程
目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的正确性。
实验
可视化rroi_align的梯度
1.pytorch 0.4.1及之前，需要声明需要参数，这里将图片数据声明为variable
im_data = Variable(im_data, requires_grad=True)
2.进行前向传播，最后的loss映射为一个一维的张量
pooled_feat = roipool(im_data, rois.view(
文件下载
评论信息
其他资源
- darwin.iso
- opencv 人体姿态检测识别.zip
- 一个简单的论坛项目，参考使用
- adbd-Insecure-v2.00
- 遗传算法贪心交叉
- STM32F103 SX1278通讯程序
- Ansoft 12在工程电磁场中的应用.pdf
- DSPF2812双闭环控制电机程序
- 支持x64版本的窗口内置滚动条皮肤库源码
- 均匀量化matlab
- smart-agent_2020103940.zip
- 关于 windows屏幕逻辑单位twips缇 的一切教程.zip
- REST-Socket_Angular：Servicio REST-Socket para Curso Angular-源码
- MATLAB源码集锦-八种降维方法交互式界面
- 2010年别克凯越评估报告.docx
- 数据可视化实战（使用D3设计交互式图表）
- 数字水印嵌入和提取算法
- 获取验证码c++的程序 含源代码
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明