requires_grad=True) for sample, target in zip(data, targets): # clear out the gradients of Variables # (i.e. W, b) W.grad.data.zero_() b.grad.data.zero_() output = linear_model(sample, W, b) loss = (output - ta
importtorchfromtorch.nn.functionalimportmse_lossfromtorch.cuda.ampimportautocast,GradScalerx,y=torch.randn(3,100).cuda(),torch.randn(3,5).cuda()# 定义网络输入输出model=torch.nn.Linear(100,5).cuda()# 实例化网络,一个全连接层optimizer=torch.optim.SGD(myNet.parameters(),lr=0.001)# 定义优化...
inputs, targets=batch outputs=model(inputs) loss=loss_function(outputs, targets) optimizer.zero_grad()#重置梯度loss.backward()#反向传播,计算当前梯度optimizer.step()#根据梯度更新网络参数print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}") 这个流程确保了每次参数更新都是基于最新一批数据的独立梯度,从而...
model.zero_grad()# Reset gradients tensorsfori,(inputs,labels)inenumerate(training_set):predictions=model(inputs)# Forward passloss=loss_function(predictions,labels)# Compute loss functionloss=loss/accumulation_steps# Normalize our loss (if averaged)loss.backward()# Backward passif(i+1)%accumulat...
opminster.zero_grad() outputs= model(m_input) loss=criterion(outputs,target) loss.backward() opminster.step() train_loss+=loss.item() if batch_idx%300==299: #每300次才输出一次,另外因为我们都是从0开始计数所以我们需要+1 print('[%d,%5d]loss:%.3f'%(epoch+1,batch_idx+1,train_loss/...
view(-1, 28 * 28) # 将图像展平为向量 # 前向传播 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, inputs) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') 步骤6:可视化结果 训练完成后...
# 执行训练函数 def train(model, optimizer, scheduler=None, config=MASTER_CONFIG, print_logs=False): # 用于存储损失的占位符 losses = [] # 开始记录时间 start_time = time.time() # 遍历每个epoch for epoch in range(config['epochs']): # 将梯度清零 optimizer.zero_grad() # 获取训练批次 xs...
optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() 1. torch.optim.optimizer(params, defaults) 参数: params(iterable) - 可迭代的torch.Tensor或dict,用来指定需要优化的张量。 defaults(dict) - dict,包含优化选项的默认值(当参数组没有指定它...
复制 opt.zero_grad() 接下来,我们使用模型的当前状态对我们的数据集进行预测。这实际上是我们的正向传播,因为我们然后使用这些预测来计算我们的损失。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 outputs = model(images) 使用输出和我们数据集的真实标签,我们使用定义的损失函数计算我们模型的总损失,在这种情况...
model.train()forepochinrange(40):foridx, batchinenumerate(train_dataloader):optimizer.zero_grad()outputs = model(static_categorical_features=batch["static_categorical_features"].to(device)ifconfig.num_static_categorical_features >0elseNone,static_real_fe...