Conv2d Backward Code для вычисления различных входов в выходной срез, используемый на уровне

Я пытаюсь реализовать обратный проход для conv2d с помощью unfold+mm. Моя первая реализация использовала torch.nn.grad.conv2d_input, который работает правильно. Я обнаружил, что conv2d использует convnd =.

PyTorch Nn Conv2d [с 12 примерами] Руководство по Python

Tensor & grad_output, const at::: ? описать bug conv2d с репликацией входов дтензора и весов, увеличивающих ошибку в обратном направлении. По правилу цепочки нам нужно умножить восходящий градиент с градиентом конвального слоя, чтобы получить градиенты w.r.t.

Вам будет интересно

Динамическая сага о Mgk Eminem Feud: Эпическое соперничество
Харизматическая жизнь и карьера Кэт Тимпф — полное руководство
Джордж Митчелл — предприниматель, который преобразил энергетическую отрасль
Ларри Капуто достоин всестороннего руководства по своему богатству и карьере
Венди Уильямс и Дидди: Проницательный взгляд на свою жизнь и карьеру

Входные данные для конв-слоя:

3.2.3 обратный слой свёртки распространения (векторизованный)# теперь давайте напишем (шаг за шагом) наиболее общий векторизованный код с использованием numpy (никаких петель не будет использоваться) для выполнения обратного распространения. Нативная функция может быть найдена как thnn_con2d_backward. Свёртка назад не рассчитывается через автоград, скорее, должна быть функция conv_backward и это. Как я могу вызвать назад для torch.nn.functional.conv2d и сохранить выход?

Tensor & self, const at:: Привет, я надеялся, что кто-то сможет написать ручной обратный проход для слоя conv2d. Возвратная обертка (dispatch_conv2d(r.tensor(0), r.tensor(1), r.tensor(2), r.intlist(3), r.intlist(4), r.intlist(5), r.toint64(6))); ∂ l ∂ k = ∂ l ∂ o ⋅ ∂ o ∂ k.

PyTorch Nn Conv2d [с 12 примерами] Руководство по Python

Демонстрация пользовательской реализации #2 прямого и обратного распространения conv2d

Я хотел бы начать с обратной функции, как если бы мы реализовали conv2d назад сами, а затем отредактировать его, чтобы использовать приблизительно рассчитанные градиенты. R = nn.functional.conv2d (x, w, stride =1) grad = torch.ones_like(r) # (n, oc, oh, ow) r.backward (gradient =grad) n = x.shape[0] oc = w.shape[0] stride = 1: Пока я получил все, что работает со следующим кодом: Conv2d (in_channels, out_channels, kernel_size, stride = 1, padding = 0, dilation = 1, bias = true, padding_mode = ‘zeros’, device = no, dtype = no).

Например, я хотел бы сравнить градиент веса, градиент входа и градиент смещения. Как я могу делать свертку назад вручную без тензора ввода, град_выхода и тензора веса. Выход = f.conv2d (вход, вес, смещения, шаг, набивка, расширение, группы) ctx.save_for_backward (вход, вес, смещение) ctx.stride = шаг. Traceback (последний звонок):