optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr = learning_rate) nn模块 PyTorch的autograd模块可以很容易地定义计算图和梯度,但是默认的autograd对于定义复杂的神经网络可能有些低级。这时就要用到nn模块。 nn包定义了一组模块,我们可以将其视为一个神经网络层,它可以从输入生成输出,并且具有一些可训练的权重。
loss_function = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)#使用了Adam优化器 for epoch in range(5): # loop over the dataset multiple times running_loss = 0.0 for step, data in enumerate(train_loader, start=0): # get the inputs; data is a list of [in...
2)#self.activation=torch.sigmoiddefforward(self,x):out=self.fc(x)out=self.activation(out)returnoutnet=LR()criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 使用CrossEntropyLoss损失optm=torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=0.1)# Adam优化epochs=1000# 训练1000次foriinrange(epochs):# 指定模型为训练模式...
请注意,在导入优化器时,我们使用了from tensorflow.keras.optimizers import Adam的方式,在代码中使用Adam(learning_rate=0.001)来实例化Adam优化器对象。 这样,你就可以根据实际的应用场景使用Adam优化器进行模型训练和优化。希望这个示例代码对你有帮助! Adam优化器简介 Adam优化器(Adapt...
optimizer=SGD, sync_bn=False, workers=8, project=runs/train, name=yolov9-c, exist_ok=False, quad=False, cos_lr=False, flat_cos_lr=False, fixed_lr=False, label_smoothing=0.0, patience=100, freeze=[0], save_period=-1, seed=0, local_rank=-1, min_items=0, close_mosaic=15, enti...
model = model.to("cuda") optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters, lr=0.001) model.train for epoch in range(10): epoch_loss = cnt = 0 for batch_x, batch_y in tqdm(data_loader): batch_x = list(image.to("cuda") for image in batch_x) batch_y = [{k: v.to("cuda") ...
同时,Caffe还与其他深度学习框架(如TensorFlow和PyTorch)相互兼容,用户可以在不同框架之间进行模型转换和迁移。 需要注意的是,Caffe在一些新兴的深度学习任务(如语音识别和自然语言处理)上的应用并不广泛,因为其主要面向计算机视觉任务。如果在这些任务上有更多需求,可以考虑其他深度学习框架。
adam.step() File "/public/home/sb/anaconda3/envs/ft/lib/python3.10/site-packages/torch/optim/optimizer.py", line 484, in wrapper out = func(*args, **kwargs) File "/public/home/sb/anaconda3/envs/ft/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 116, in decorate_co...
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=5) test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(f'Test accuracy: {test_acc}') ...
torch.compiledoes not work in PyTorch 2.2.0:ImportError: cannot import name 'get_cuda_stream' from 'triton.runtime.jit' (/home/user/.local/lib/python3.10/site-packages/triton/runtime/jit.py) The following script (taken from here:https://pytorch.org/tutorials/recipes/compiling_optimizer.html...