1.标量方向传播 1.1 代码 import torch #定义输入张量x x=torch.Tensor([3]) print(x) #初始化权重参数W,偏移量b、并设置require_grad属性为True，为自动求导 w=torch.randn(1,requires_grad=True) b=torch.randn(1,requires_grad=True) print("w=",w) print("b=",b) #实现前向传播 y=torch.mul(w,x) #等价于w*x print(y) z=torch.add(y,b) print(z)#等价于y+b #查看x,w，b页子节

easytorch 使用Python的numpy实现的简易深度学习框架，API与pytorch基本相同，实现了自动求导、基础优化器、layer等。 1 文档目录 2 Quick Start from easytorch.layer import Linear, Tanh, Sequential from easytorch.optim import SGD import easytorch.functional as F # Create a model, optimizer, loss function model = Sequential( Linear(1, 5), Tanh(), Linear(5, 1) ) opt = SGD(model.parameters(), lr=3e-4) loss_fn = F.mse_loss # train the mod

深度连续局部学习的突触可塑性动力学 (DECOLLE) 此回购包含了一个教程实施中出现的DECOLLE学习规则的。 如果您在科学出版物中使用此代码，请在您的参考书目中包含以下参考： @article{kaiser2018synaptic, title={Synaptic Plasticity Dynamics for Deep Continuous Local Learning (DECOLLE)}, author={Kaiser, Jacques and Mostafa, Hesham and Neftci, Emre}, journal={arXiv preprint arXiv:1811.10766}, year={2018} } 讲解 教程下的第一个 notebook 是独立的，除了 snn_utils.py。 提供了在 PyTorch 中设置尖峰神经网络和

自动微分法是一种介于符号微分和数值微分的方法。数值微分强调一开始直接代入数值近似求解；符号微分强调直接对代数进行求解，最后才代入问题数值；自动微分将符号微分法应用于最基本的算子，比如常数，幂函数，指数函数，对数函数，三角函数等，然后代入数值，保留中间结果，最后再应用于整个函数。 自动微分应用相当灵活，可以做到完全向用户隐藏微分求解过程，由于它只对基本函数或常数运用符号微分法则，所以它可以灵活结合编程语言的循环结构，条件结构等，使用自动微分和不使用自动微分对代码总体改动非常小，并且由于它的计算实际是一种图计算，可以对其做很多优化。

Pytorch autograd学习代码 - 线性回归的一个例子