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OneFlow源码解析:自动微分机制

撰文 | 郑建华 更新|赵露阳、王迎港 深度学习框架一般通过自动微分(autograd)机制计算梯度并反向传播。本文尝试通过一个简单的例子,粗浅地观察一下OneFlow的autograd的实现机制。 1 自动微分基础 自动微分相关的资料比较多,个人感觉自动微分的原理介绍( https://mp.weixin.qq.com/s/BwQxmNoSBEnUlJ1luOwDag )这个系列及其引用的资料对相关背景知识的介绍比较完整清晰。 下面分几种情况对梯度传播的原理做一些直观解释。 1.1 stack网络的梯度传播 以x -> f -> g -> z这个stack网络为例,根据链式法则: ∂z/∂x = ∂z/∂g * ∂g/∂f * ∂f/∂x 实际运行时,在梯度反向传播过程中: z将∂z/∂g传给g。 如果节点g有权重w需要计算梯度,就计算∂z/∂w = ∂z/∂g * ∂g/∂w。 g需要计算∂g/∂f,再乘以z传过来的梯度,将结果传给f。g只需要给f传递链式乘积的结果,不需要传递各项明细。 在训练阶段的前向计算时,g需要保存∂g/∂f计算依赖的中间结果...

译文 | A poor man's API

作者:Nicolas Fränkel 翻译:Sylvia https://blog.frankel.ch/poor-man-api/ 在 API 日渐流行的年代,越来越多的非技术人员也希望能从 API 的使用中获利,而创建一套成熟的 API 方案需要时间成本和金钱两方面的资源加持。在这个过程中,你需要考虑模型、设计、REST 原则等,而不仅仅是编写一行代码。 如何打造一个具有高性价比且能持续迭代的产品,成为越来越多技术团队的目标。本文将展示如何在不编写任何代码的情况下,简单实现一个 API 实践。 方案初试 该解决方案主要使用的是 PostgreSQL 数据库,PostgreSQL 是一个开源 SQL 数据库。同时我们没有编写 REST API,而是使用了 PostgREST 组件。 PostgREST 是一个独立的 Web 服务器,它可以将 PostgreSQL 数据库直接转换为 RESTful API。如果你想了解 PostgREST 的使用方法,可以参考入门指南文档,内容非常全面且开箱即用。 接下来,我们将它应用到一个简单的示例中。 具体步骤 以下过程你可以在 GitHub 上找...

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