Autograd 1.深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数,Pytorch的Autograd模块实现了此功能:在Tensor上的所有操作,Autograd都能为他们自动提供微分,避免手动计算导数的复杂过程. 2.autograd.Variable是Autograd中的核心类,它简单的封装了Tensor,并支持几乎所有Tensor操作:Tensor被封装为Variable之后,可以调用它的.backward()实现反向传播,自动计算所有的梯度. 3.Variable主要包含三个属性: data

torch.autograd 包提供Tensor所有操作的自动求导方法. 数据结构介绍 autograd.Variable 这是这个包中最核心的类. 它包装了一个Tensor,并且几乎支持所有的定义在其上的操作.一旦完成了你的运算,你可以调用 .backward()来自动计算出所有的梯度,Variable有三个属性: 访问原始的tensor使用属性.data: 关于这一Variable的梯度则集中于 .grad: .creator反映了创建者,标识了是否由用户使用.Variable直接创建(No

一.摘要 本文是BUAA OO课程Unit1在课程讲授.三次作业完成.自测和互测时发现的问题,以及倾听别人的思路分享所引起个人的一些思考的总结性博客.本文第二部分介绍三次作业的设计思路,主要以类图的形式展现,并有简单的优劣分析:第三部分为程序代码复杂度的分析(二.三两部分为基于度量的对自己程序结构的分析):第四部分为对自己.对他人程序的测试.DEBUG.Hack的思考:第五部分是分析作业中可以应用对象创建模式的可能性,和重构的思考. 二.开发设计思路 1.程序类图展示 第一次作业 第二次作业 第

从C.DS.计组一路折磨过来, 几乎都在采用过程化.函数式的编程思想.初接触面向对象的项目开发,经过了三周的对多项式求导问题的迭代开发,经历了设计.coding.测评环节,算是对面向对象有了一定的认识,这个过程总结了一些经验,在这里希望和大家一起share,欢迎大家给我提意见. 一.关于代码架构 1.第一次作业 主要设置了3个class PolyComputer作为主类,进行I/O操作,正则表达式匹配,项的提取,合并同类型,排序这些操作 PolyTerm表示每一项,包含项的基本特征系数和指数,c

写在前边:第一次接触面向对象语言,编程思想仍然不可避免的有以前面向过程的影子.从第一次作业的完全面向过程,到第二次学会剥离各个类互不影响到第三次作业的先构思面向对象的基本程序架构再编程.虽然程序有些地方仍然显得很笨重,但是在面向对象编程这条道路上也算是迈出了实质性的一步.在这一过程中,真心感谢各位在讨论课上分享自己经验的同学和讨论区的大佬.从各位的分享中,自己get到很多的关于程序架构设计参考,关于面向对象的不同理解,自动评测的方法,以及很多小技巧. 历次作业程序分析 第一次作业(仅包含幂函数的

OO第一单元(求导)单元总结 这是我们oo课程的第一个单元,也是意在让我们接触了解掌握oo思想的一个单元,这个单元的作业以求导为主题,从一开始的加减多项式求导再到最后的嵌套多项式求导,难度逐渐提高,编程思想也逐步深入面向对象,如果说前两次作业还可以用C语言的面向过程的思想去对付,那么第三次作业可以说是为面向对象而设计的. 一.作业分析 1.第一次作业 第一次作业作业的目标是实现简单的加减多项式的求导,项的形式为带符号整数和幂函数的结合,带符号整数符号与数字间不允许有空格,如-3*x. 由于此次作

目录 OO--求导作业总结 程序结构的分析 第一次作业 第二次作业 第三次作业 对多项式合法性判断的讨论 程序bug的分析 未通过的互测bug bug的位置与程序结构的关系 继承和接口的使用 互测 手动构造样例 对拍器评测 两种评测方式的优缺点 Applying Creational Pattern 总结 OO--求导作业总结 程序结构的分析 第一次作业 1.设计思路 在第一次作业中,我设计了两个类:PolyDerivation(主类).Poly.main(String[])函数存在于PolyD

一.程序设计思路 在我的三次作业中都采用了类的分层结构,采用逐项匹配,分层求导的思路. (一). 第一次作业中构建了Polynimial(多项式)类,在类的构造器中就完成了对非法空格的判断并对合法表达式进行删除空格处理.由于第一次作业仅含有带有系数的幂函数与常数项,因而我就没有专门构建针对每一个项的类,而是在本类中就定义了getitem方法,用正则表达式逐项匹配出符合要求的项.在第一次作业中我求导的基本单位为项,在构造正则表达式时我对表达式中可能出现项的类型进行枚举,分别为:(1)系数与指数均有

2019面向对象课设第一单元总结 一.三次作业总结 1. 第一次作业 1.1 需求分析 第一次作业的需求是完成简单多项式导函数的求解,表达式中每一项均为简单的常数乘以幂函数形式,优化目标为最短输出.为了满足优化目标,我们需要将含有相同指数的项进行合并. 1.2 实现方案 根据需求,我们很容易就能想到利用HashMap构建常数和幂指数的对应关系(再加上这是第一次作业,本以为只是让我们借此熟悉一下Java语法,于是并没有考虑程序可扩展性),于是仅建立了Polynomial多项式类和用作主函数的Tes

简介 本单元作业分为三次 第一次作业:需要完成的任务为简单多项式导函数的求解. 第二次作业:需要完成的任务为包含简单幂函数和简单正余弦函数的导函数的求解. 第三次作业:需要完成的任务为包含简单幂函数和简单正余弦函数的导函数及其组合的求解. 第一次作业 实现方式   输入.解析: 1.      去掉所有空白符. 2.      经过一系列replaceAll使得项与项之间仅以+分隔. 3.      利用Split将所有项拆分开,对于每一个项新建一个对象. 求导: 1.      每个因子存储在

title: BUAA-OO 第一单元总结 date: 2020-03-19 20:53:41 tags: OO categories: 学习 OO第一单元通过三次递进式的作业让我们实现表达式求导,在这几次作业中我也有很多收获.下面就回顾一下前三次作业中存在的问题. 在个人看来,表达式求导的难点主要有三部分--对输入的处理.表达式的存储结构以及化简.这三次作业我所采用的表达式存储结构都不相同,不过重构的速度还是比较快的(安慰自己). 第一次作业 在第一次作业中,我的程序总体架构为提取幂函数为Po

一.基于度量分析程序结构 (一)第一次作业 (1)设计思路 本次作业只涉及到简单幂函数通过加减运算而复合而成的函数,因此笔者自然的把函数分成了函数本体以及单个的项两个部分,在笔者的设计中两个类的功能如下: Poly:存储函数本体.将函数的各个项分解出来 Item:存储单个的项.单个项的求导.输出 (2)UML类图 本次设计主要的采用了Poly和Item两个类,分别代表函数表达式和单个的幂函数因子,本次设计中存在的问题在于,主类中包含不必要的方法init()用以对字符串进行预处理,通过研讨课,笔者

第一次作业 (1) UML结构图 (2)结构分析 Polynomial 类是对输入的字符串进行预处理,其中包括判断格式是否合法,运算符简化,分割成项等方法. Polynomial处理后得到的每一个项的字符串,传给Iterm类(这个类名是item和term的组合,互测中独一无二的类名,真是可怕!),iterm类通过构造函数获取各个信息.iterm类还有实现求导的方法,以及生成合并同类项的方法. PolyDer类没有属性,只有enter(Arraylist 添加对象)方法,和print方法. (3)

OO是个借助Java交我们面向对象的课,可是萌新们总是喜欢带着面向过程的脑子去写求导,然后就是各种一面(main)到底.各种方法杂糅,然后就是被hack的很惨. 第一次作业:萌新入门面向对象 题目分析 题目其实不难,最难不过是这种东西的求导: +4*x - -x^2 + x 其实很好办啊,直接超级长的一个正则表达式莽,如图. String pattern = "..."://好长的一段 String longPattern = "pattern(pattern)+"

OO_JAVA_表达式求导_单元总结 这里引用个链接,是我写的另一份博客,讲的是设计层面的问题,下面主要是对自己代码的单元总结. 程序分析 (1)基于度量来分析自己的程序结构 第一次作业 程序结构大致如图: 结构比较简单,只有三个类,分别是Main,Polynomial和PolynomialItem. 方法复杂度分析如图: 可以见得:主要是类的构造方法和toString方法复杂度较高,因为要面面俱到. 第二次作业 程序结构大致如图: 程序结构比较简单,只有六个类. 方法复杂度如图: 可以见得:由

OO_JAVA_表达式求导_第一弹 ---------------------------------------------------表达式提取部分 词法分析 ​ 首先,每一个表达式内部都存在不可分割的字符组,比如一个不止一位的数字,或是一个sin三角函数,这样不能分离的字符组我称之为词法单元,依照其定义,可以将第三次作业的表达式分割成如下词法单元: SPACE:即空格和TAB字符的组合 纯数字:即纯粹由0-9字符集组成 运算符:-.+.*.^,这些都是运算符 三角函数:sin或cos内部不

Pytorch Autograd (自动求导机制) Introduce Pytorch Autograd库 (自动求导机制) 是训练神经网络时,反向误差传播(BP)算法的核心. 本文通过logistic回归模型来介绍Pytorch的自动求导机制.首先,本文介绍了tensor与求导相关的属性.其次,通过logistic回归模型来帮助理解BP算法中的前向传播以及反向传播中的导数计算. 以下均为初学者笔记. Tensor Attributes Related to Derivation note: 以

Pytorch中神经网络包中最核心的是autograd包,我们先来简单地学习它,然后训练我们第一个神经网络. autograd包为所有在tensor上的运算提供了自动求导的支持,这是一个逐步运行的框架,也就意味着后向传播过程是按照你的代码定义的,并且单个循环可以不同 我们通过一些简单例子来了解 Tensor torch.tensor是这个包的基础类,如果你设置.requires_grads为True,它就会开始跟踪上面的所有运算.如果你做完了运算使用.backward(),所有的梯度就会自动运算

自动求导机制 本说明将概述Autograd如何工作并记录操作.了解这些并不是绝对必要的,但我们建议您熟悉它,因为它将帮助您编写更高效,更简洁的程序,并可帮助您进行调试. 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户 requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度,它的输出也需要梯度.相反,只有所有输入都不需要梯度

Autograd: 自动求导 pyTorch里神经网络能够训练就是靠autograd包.我们来看下这个包,然后我们使用它来训练我们的第一个神经网络. autograd 包提供了对张量的所有运算自动求导.它是一种在运行时才被定义的,意味着反向传播只有再代码运行的时候才会计算,每次循环的时候都可以不同,就是说可以有不同的计算图. 用以下几个例子来看autograd: 张量 torch.Tensor 是torch库的核心类.如果你把Tensor类的 .requires_grad 设置为True,它就会

一.计算图简介 在pytorch的官网上,可以看到一个简单的计算图示意图, 如下. import torchfrom torch.autograd import Variable x = Variable(torch.randn(1, 10)) prev_h = Variable(torch.randn(1, 20)) W_h = Variable(torch.randn(20, 20)) W_x = Variable(torch.randn(20, 10)) i2h = torch.mm(W_