EMA-PyTorch 是由 GitHub 用户 lucidrains 开发的一个开源项目,旨在为 PyTorch 用户提供一种简单而高效的方式来跟踪模型参数的指数移动平均。该库的设计理念是轻量级和易用性,使得研究人员和开发者可以轻松地将 EMA 技术整合到他们的 PyTorch 项目中。 安装和基本使用 EMA-PyTorch 的安装非常简单,只需要通过 pip 进...
官方代码链接:github.com/pytorch/visi 定义 如果你已经了解了EMA的理论,你就能明白,EMA本质是对变量的一种加权平均。在深度学习中,“变量”指的是我们要学习的模型权重。 那么,为什么要对模型的权重进行加权平均呢?正常情况下,我们训练模型,保存在验证集表现最好的模型权重就好了。瓦砾认为,模型权重在最后的n步内...
在PyTorch中,可以使用torch.optim.lr_scheduler模块中的ema_函数来实现EMA。这个函数可以随时间计算给定张量的EMA。下面是一个如何使用它的例子: pythonCopy import torch from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialMovingAverage # 使用0.999的beta值初始化EMA对象 ema = ExponentialMovingAverage(0.999) # 定义价...
PyTorch 代码实现 下面看看代码实现 class EMA(): def __init__(self, decay): self.decay = decay self.shadow = {} def register(self, name, val): self.shadow[name] = val.clone() def get(self, name): return self.shadow[name] def update(self, name, x): assert name in self.shadow ...
默认情况下,DataLoader使用单进程数据加载。在Python进程中,全局解释器锁(GIL)防止跨线程真正地完全并行化Python代码。为了避免在加载数据时阻塞计算代码,PyTorch提供了一个简单的开关,只需将参数 num_workers 设置为正整数即可执行多进程数据加载。 Memory Pinning ...
importtorchfromema_pytorchimportEMA# your neural network as a pytorch modulenet=torch.nn.Linear(512,512)# wrap your neural network, specify the decay (beta)ema=EMA(net,beta=0.9999,# exponential moving average factorupdate_after_step=100,# only after this number of .update() calls will it ...
今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 EMA的定义 指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设我们有n个数据: 普通的平均数: EMA: ,其中, 表示前 条的平均值 ( ...
pytorch EMA实现 pytorch embedding训练,PyTorch-10自定义数据集实战(Loaddata自定义数据集、Buildmodel创建一个模型、TrainandTest、TransferLearning迁移学习)我们以PokemonDataset作为自定义数据集:数据集下载地址主要以下面5类小精灵。查看一下分别有多少张图片,以
EMA的有效性解释 EMA之所以有效，主要在于它能够调整梯度下降的步长。通过对梯度进行加权平均，相当于对学习率进行了动态调整，使得模型在收敛过程中更加稳定。PyTorch实现示例 在深度学习框架PyTorch中，实现EMA相对简便。下面是一个基本的实现代码片段：代码示例展示了如何在训练过程中维护影子权重并应用EMA。
About ema_pytorch-feedstock Feedstock license: BSD-3-Clause Home: https://github.com/lucidrains/ema-pytorch Package license: MIT Summary: A simple way to keep track of an Exponential Moving Average (EMA) version of your Pytorch model Development: https://github.com/lucidrains/ema-pytorch Curre...