PyTorch提供了经常使用的loss函数的实现。我们看看回归和分类问题的loss函数。 回归问题经常使用的loss函数是均方误差(MSE)。它和前面一章实现的loss函数相同。可以使用PyTorch中实现的loss函数,如下所示: 对于分类问题,我们使用交叉熵损失函数。在介绍交叉熵的数学原理之前,先了解下交叉熵损失函数做的事情。它计算用于预...
我们使用 torchvision.datasets 的 MNIST 类下载数据并创建一个 PyTorch 数据集。 接下来,我们定义并使用一个函数 split_indices 来随机选取 20% 图像作为验证集。 现在,我们可以使用 SubsetRandomSampler 为每个子集创建 PyTorch 数据加载器,它可从一个给定的...
pytorch中的Autograd mechanics(自动求梯度机制)是实现前向以及后向反馈运算极为重要的一环，pytorch官方专门针对这个机制进行了一个版块的讲解：我们
x = F.relu(self.enc1(x)) x = F.relu(self.enc2(x)) x = F.relu(self.enc3(x)) x = F.relu(self.enc4(x)) x = F.relu(self.enc5(x)) x = F.relu(self.dec1(x)) x = F.relu(self.dec2(x)) x = F.relu(self.dec3(...
首先,我们从torch和torchvision包中导入必要的模块,包括用于构建神经网络的nn模块和torchvision.models中提供的预训练模型。另外,还需要从torch.nn.functional中导入relu函数。 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimportmodelsfromtorch.nn.functionalimportrelu ...
relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x 定义MADDPG 的训练函数和优化器虽然原文中提到了使用MAPE损失函数的思想,但在MADDPG的标准实现中,通常使用均方误差(MSE)作为Critic的损失函数,并使用策略梯度方法更新Actor。不过,在策略梯度更新时,我们可以借鉴MAPE的思想,关注相对误差的大小。以下是训练函数的实现:...
PyTorch中实现 L2正则化(weight_decay) L1 正则化 添加L1/2到参数梯度 添加L1/2到损失函数 修改梯度 注册钩子(register_hook) 参考文章 正则化 正则化原理:在损失函数中添加一个与参数有关的额外项,通过惩罚参数过大的值,来防止模型过度拟合训练数据,使得模型更有鲁棒性。 L1正则化倾向于产生稀疏的参数,即将参数...
h1_activation = F.relu(h1_conv) h1 = F.avg_pool2d(input=h1_activation, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)) h2_conv = F.conv2d(input=h1, weight=params[2], bias=params[3]) h2_activation = F.relu(h2_conv) h2 = F.avg_pool2d(input=h2_activation, kernel_size=(2, 2), str...
计算显存大小:将模型参数大小、中间计算结果大小和额外内存需求相加,以得出总显存需求或者使用合适的库或工具计算出推理过程中所需的显存。 通常情况下,现代深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)提供了用于推理的工具和函数,可以帮助您估算和管理模型推理时的显存需求。