自动求导

臭臭铲屎官 2023-01-13 02:06:54

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对于不太复杂的数学表达式，可以用符号计算库来自动计算一阶导数和二阶导数

一个基于Numpy支持自动求导的深.zip

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该项目为基于Rust语言的自动求导与简单神经网络设计源码，共计34个文件，其中24个为Rust源文件，5个为Markdown文档，1个Git忽略文件，1个Cargo.lock文件，1个Cargo.toml文件，1个LICENSE文件，以及1个Python脚本文件。项目旨在通过Rust的强大性能，实现高效的自动微分机制和神经网络模型构建，适用于算法研究和机器学习应用开发。

内容概要：本文深入剖析了PyTorch动态计算图原理及其Autograd机制，介绍了计算图在深度学习中的作用及自动求导的重要性。通过对比静态和动态计算图，解释了PyTorch动态计算图的灵活性和易调试性。详细解读了Autograd的核心类（Variable与Function）、前向传播与反向传播的工作原理，并展示了如何通过源码实现加法运算的梯度计算。最后，通过一个简单的线性回归案例，演示了Autograd在实际模型训练中的应用。; 适合人群：具备一定深度学习基础，对PyTorch框架有一定了解的研发人员和研究者。; 使用场景及目标：①理解动态计算图和自动求导的基本概念及其在深度学习中的应用；②掌握PyTorch中Autograd机制的内部工作原理，包括前向传播和反向传播的具体实现；③通过源码解读和实践案例，提高对PyTorch框架的掌握程度，优化模型开发和调试效率。; 阅读建议：本文不仅涉及理论知识，还包括大量源码解析和实践案例，因此在阅读过程中应结合代码实例进行理解和实践，同时建议读者具备一定的Python编程基础和深度学习理论知识，以便更好地消化和吸收文章内容。

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