requires_grad ve Hesaplama Grafiği
Türevlerini alabilmek için işlemleri izleyin.
requires_grad ve Hesaplama Grafiği, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Türevler Sizin İçin Hesaplanır
Eğitim türevlere ihtiyaç duyar; ancak bunları asla elle hesaplamazsınız. PyTorch'un otomatik türev sistemi matematiğinizi izler ve her gradyanı sizin için hesaplar. 🤖
Tensörler Kendilerini İzleyebilir
Bir tensör, siz istemediğiniz sürece gradyan hesaplamaz. requires_grad değerini true olarak ayarladığınızda PyTorch, tensör üzerinde gerçekleştirilen her işlemi kaydetmeye başlar.
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)Neler Kaydedilir
İzlenen bir tensör üzerindeki her matematik adımı bir düğüm olarak kaydedilir. Bu düğümler birlikte, sonucunuzun nasıl oluşturulduğunu açıklayan bir hesaplama grafiği oluşturur.
Grafik Bir Tarif Gibidir
Grafiği bir tarif gibi düşünün: üstte girdiler, ortada işlemler, altta ise son kaybınız bulunur. Autograd, gradyanları bulmak için bu grafiği geriye doğru okur.
Anında Oluşturulur
PyTorch dinamik bir grafik kullanır: grafik önceden değil, kodunuz çalışırken oluşturulur. Normal Python döngüleri ve if ifadeleri grafik içinde sorunsuzca çalışır.
Sonuçlar Bağlantısını Korur
İzlenen bir tensörden oluşturulan her tensör de izlenir. Burada y, x'ten geldiğini hatırlar; bu nedenle grad_fn, karesinin alınması işlemine geri işaret eder.
y = x ** 2
print(y.grad_fn)Yapraklar ve Hesaplanan Düğümler
Doğrudan oluşturduğunuz tensörler yaprak düğümlerdir. İşlemler sonucunda üretilen tensörler ise bu yapraklara doğru bağlanan iç düğümlerdir.
grad_fn Adımı Belirtir
Hesaplanan her tensör, onu hangi işlemin oluşturduğunu autograd'a bildiren bir grad_fn taşır; örneğin PowBackward veya AddBackward. Yaprakların grad_fn değeri yoktur.
İzleme Yoksa Grafik de Yoktur
Bir tensörün requires_grad değeri false ise autograd onu yok sayar ve grafik oluşturmaz. Gradyanlara ihtiyaç duymadığınızda bu yöntem bellek tasarrufu sağlar.
Grafik Neden Önemlidir
Geriye yayılım geçişini mümkün kılan şey grafiktir. Kaydedilmiş bu geçmiş olmadan PyTorch, kaybın her ağırlığa nasıl bağlı olduğunu bilemezdi.
Yalnızca İleri Geçişi Yazarsınız
Güzel olan şu ki yalnızca forward matematiğini kodlarsınız. Autograd grafiği sessizce oluşturur ve siz istediğiniz anda gradyanları hazırlar.
Hızlı Kontrol
Özet
requires_grad değerini ayarladığınızda PyTorch matematiğinizi bir hesaplama grafiğine kaydeder. Autograd'ın daha sonra her gradyanı bulmak için geriye doğru okuduğu şey, bu kaydedilmiş geçmişte bulunur. ✨
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“requires_grad ve Hesaplama Grafiği” dersi ücretsiz mi?
Evet — “requires_grad ve Hesaplama Grafiği” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“requires_grad ve Hesaplama Grafiği” dersinde ne öğreneceğim?
Türevlerini alabilmek için işlemleri izleyin. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 1. dersidir.
“requires_grad ve Hesaplama Grafiği” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- requires_grad ve Hesaplama Grafiği
- Gradyanları Almak için backward() Çağrısı
- .grad Okuma ve Sıfırlama
- Çıkarım için torch.no_grad()