Proj CDeepFuzz Paper Reading: Automatic differentiation in PyTorch

时间：2023-09-01 23:22:05浏览次数：37

标签：PyTorch Paper Proj CDeepFuzz differentiation Reading Automatic

Abstract

本文：描述automatic differentiation module of PyTorch
包括：Lua Torch, Chainer, HIPS Autograd
Task: Provides a high-performance environment on different devices(both CPUs and GPUs)
方法：不用symbolic differentiation, 而是使用differentiation on purely imperative programs
特点：focus on extensibility and low overhead

1. Background

2. Interface

3. Implementation

3.1 Supporting in-place operations

标签：PyTorch,Paper,Proj,CDeepFuzz,differentiation,Reading,Automatic
From： https://www.cnblogs.com/xuesu/p/17673041.html

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.3 多层感知机的简洁实现
importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l模型net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),#与3.7节相比多了一层nn.Linear(256,10))definit_weights(m......
Lnton羚通算法算力云平台【PyTorch】教程：torch.nn.Mish
torch.nn.Mish是PyTorch中的一个激活函数类，它实现了Mish激活函数。Mish是一种近年来提出的激活函数，它在激活函数的设计中引入了自适应斜率。Mish函数的定义如下：Mish(x)=x*tanh(softplus(x))其中softplus(x)是软正值函数，定义为softplus(x)=log(1+exp(x))。Mish函......
The specified target project directory xxxx does not exist 报错
检查generatorConfig.xml中targetProject属性是否为相对路径原因：targetProject属性中的相对路径无法找到文件路径是由启动类的Workingdirectory+targetProject决定的所以xml文件中的targetProject属性需要，以绝对路径-Workingdirectory路径=相......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.2 多层感知机的从零开始实现
importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#经典数据集与batchsizebatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)4.2.1初始化模型为什么不直接使用Tensor而是用nn.Parameter函数将其转换为parameter呢？......
gitlab删除project
......
PyTorch多卡分布式训练DDP单机多卡
前言因为课题组发的卡还没有下来，先向导师问了实验室的两张卡借用。之前都是单卡训练模型，正好在这个机会实践以下单机多卡训练模型的方法。关于DDP网上有很多资料，但都比较零碎（有些博客的代码甚至没办法run），Pytorch给出的官方文档看起来也比较吃力。因此这篇文章的主要目的是......
Pytorch环境搭建
https://pytorch.org/ https://blog.csdn.net/weixin_43737866/article/details/127784768https://www.jianshu.com/p/4c7b9127cf83https://blog.csdn.net/m0_56945481/article/details/126998629第一次装Anaconda3最新版，报Solvingenvironment:failedwithinitialfro......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Aries: Efficient Testing of Deep Neural Networks v
Abstract背景：thedefactostandardtoassessthequalityofDNNsintheindustryistochecktheirperformance(accuracy)onacollectedsetoflabeledtestdatatestselectioncansavelaborandthenbeusedtoassessthemodel前提：themodelshouldhav......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: An Extensive Study on Pre-trained Models for Progr
Abstract1.Intro2.Background2.1ProgramUnderstandingandGenerationTasks2.2NL-PLPre-TrainedModels3.TheExtensiveStudy3.1SubjectsandDataset3.2ResearchQuestionsRQ1:Howdopre-trainedmodelsperformforprogramunderstandingandgene......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Deepxplore: Automated whitebox testing of deep lea
Abstract背景：现有的深度学习测试在很⼤程度上依赖于⼿动标记的数据，因此通常⽆法暴露罕⻅输⼊的错误⾏为。本文：DeepXploreTask:awhite-boxframeworktotestDLModels方法：neuroncoveragedifferentialtestingwithmultipleDLsystems(models)joint-optimizationpro......