这一假设在实践中是有效的,这也是pytorch官方推出AverageModel类的原因。 AverageModel类 该类定义在 torch.optim.swa_utils.AveragedModel。和我们平常使用的nn.Conv2d、nn.BatchNorm一样,AverageModel继承自Module,这说明AverageModel也有可训练权重。但在实际使用时,Average Model一般不参与梯度反传。在使用中,Average...
PyTorch 中的 EMA 实现 在PyTorch 中,我们可以通过自定义一个类来实现 EMA。该类可以跟踪最新的 EMA 值,并在需要时更新它。 实现代码 下面是用 PyTorch 实现 EMA 的代码示例: importtorchclassExponentialMovingAverage:def__init__(self,alpha:float):self.alpha=alpha self.ema=Nonedefupdate(self,x:torch.Ten...
PyTorch实现 瓦砾看了网上的一些实现,使用起来都不是特别方便,所以自己写了一个。 class EMA(): def __init__(self, model, decay): self.model = model self.decay = decay self.shadow = {} self.backup = {} def register(self): for name, param in self.model.named_parameters(): if param.re...
importtorchfromema_pytorchimportEMA# 创建一个 PyTorch 模型net=torch.nn.Linear(512,512)# 创建 EMA 包装器ame=EMA(net,beta=0.9999,# 指数移动平均因子update_after_step=100,# 开始更新的步骤update_every=10,# 更新频率)# 模拟模型训练过程for_inrange(1000):# 更新模型参数withtorch.no_grad():net.wei...
要安装 ema_pytorch,你可以按照以下步骤进行。这些步骤包括确认Python和PyTorch已正确安装、使用pip安装 ema_pytorch 库,以及验证安装是否成功。 1. 确认Python和PyTorch已正确安装 在开始安装 ema_pytorch 之前,请确保你的系统中已经安装了Python和PyTorch。你可以通过以下命令来检查它们是否已安装: bash python --versio...
PyTorch实现 瓦砾看了网上的一些实现,使用起来都不是特别方便,所以自己写了一个。 classEMA():def__init__(self, model, decay): self.model = model self.decay = decay self.shadow = {} self.backup = {}defregister(self):forname, paraminself.model.named_parameters():ifparam.requires_grad: ...
PyTorch实现 瓦砾看了网上的一些实现,使用起来都不是特别方便,所以自己写了一个。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classEMA():def__init__(self,model,decay):self.model=model self.decay=decay self.shadow={}self.backup={}defregister(self):forname,paraminself.model.named_parameters...
model_v=model_v.to(device=self.device) ema_v.copy_(ema_v*self.decay+(1.-self.decay)*model_v) # weight decay if'bn'notink: msd[k]=msd[k]*(1.-self.wd) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
A simple way to keep track of an Exponential Moving Average (EMA) version of your Pytorch model - lucidrains/ema-pytorch
Pytorch其实已经为我们实现了这一功能,为了避免自己造轮子可能引入的错误,这里直接学习一下官方的代码。这个类的名称就叫做AveragedModel。代码如下所示。 我们需要做的是提供avg_fn这个函数,avg_fn用来指定以何种方式进行平均。 classAveragedModel(Module):