for data_ in train_loader: lstm.zero_grad() predict = lstm(data_) loss = loss_func(predict, data_['flow_y']) epoch_loss += loss.item() loss.backward() optimizer.step() epoch_loss_change.append(1000 * epoch_loss / len(train_data)) end_time = time.time() print("Epoch: {:04d...
optimizer.step()是优化器对x的值进行更新。 optimizer.zero_grad()清除了优化器中所有x的x.grad。 训练完成之后,我们使用上面克隆主程序得到的预测程序了预测我们刚才定义的预测数据。根据我们上面定义数据时,满足规律y = 2 * x + 1,所以当x为6时,y应该时13,最后输出的结果也是应该接近13的。 ⑥ 开始预测 ...
output1, output2 = net(img0, img1) optimizer.zero_grad() loss_contrastive = criterion(output1, output2, label) loss_contrastive.backward() optimizer.step() if i % 10 == 0: print("Epoch number {}\n Current loss {}\n".format(epoch, loss_contrastive.data[0])) iteration_number = 1...
新增动态图Inplace计算功能,可复用Tensor存储空间,减小显存占用,并新增View方法,可以在共享底层存储的情况下改变Tensor描述。 【不兼容升级】新增动态图梯度累加功能,起到变相“扩大BatchSize”的作用,backward()接口默认不清空梯度,需要显式调用optimizer.clear_grad()来清空梯度。 Bug修复: 修复了多个模型在train/eval...
opt_dec.zero_grad() loss.backward()opt_dec.step()samples *= 0.96cin *= 0.95print(f"ep {ep} take ",time.time()-start) 在win10 ,gtx1070ti 上,paddle 2.1 运行的结果:(block = 4, layer = 6) (block= 4 ,layers=10) torch( block=4,layer=10) 为什么 torch 相同的参数下,就是执行得...
.zero_grad() self.scaler.scale(loss).backward() self._restore() def _attack_step(self): e = 1e-6 for name, param in self.model.named_parameters(): if (param.requires_grad) and (param.grad is not None) and (self.adv_param[0] in name): norm1 = paddle.norm(param.grad) norm...
paddle. grad ( outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False, no_grad_vars=None ) [源代码] ¶ 对于每个 inputs ,计算所有 outputs 相对于其的梯度和。参数: outputs (Tensor|list(Tensor)|tuple(Tensor)) – 用于计算梯度的...
PArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice (『飞桨』核心框架,深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署) - Paddle/python/paddle/autograd/autograd.py at release/3.0-beta · PaddlePaddle/Paddle
param_and_grad) File "/home/users/liuguoyi01/easy-paddle-run/paddle-release/python-gcc482-paddle/lib/python2.7/site-packages/paddle/fluid/optimizer.py", line 441, in apply_gradients optimize_ops = self._create_optimization_pass(params_grads) ...
【不兼容升级】新增动态图梯度累加功能,起到变相“扩大BatchSize”的作用,backward()接口默认不清空梯度,需要显式调用optimizer.clear_grad()来清空梯度。 Bug修复: 修复了多个模型在train/eval切换时会互相干扰的问题。 动态图转静态图 动静转换新增语法支持 ...