(), num)) # 打印梯度 51 optimizer.step() # 优化更新:x = x - learning_rate * (d(loss)/dx) 52 plot_loss.append([i+1, loss.item()]) # 保存每次迭代的loss 53 54 plot_loss = np.array(plot_loss) # 将list转换成numpy 55 # ---画Loss曲线图--- 56 plt.plot(plot_loss[:, 0]...
Optimizer.state_dict - 以字典形式返回优化器的状态 Optimizer.step - 执行单个优化步骤(参数更新) Optimizer.zero_grad - 所有需优化张量的梯度清零 优化算法: Adadelta- 自适应学习率方法 params (iterable) – 要优化的参数或定义参数组的字典 rho (float, optional) – 用于计算平方梯度运行平均值的系数(defaul...
loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 获取loss:输入图像和标签,通过infer计算得到预测值,计算损失函数; optimizer.zero_grad()清空过往梯度; loss.backward()反向传播,计算当前梯度; optimizer.step()根据梯度更新网络参数; 简单的说就是进来一个batch的数据,计算一...
optimizer.step() optimizer.step(closure) 一些优化算法,如共轭梯度和LBFGS需要重新评估目标函数多次,所以你必须传递一个closure以重新计算模型。closure必须清除梯度,计算并返回损失。 forinput, targetindataset:defclosure(): optimizer.zero_grad() output=model(input) loss=loss_fn(output, target) loss.backward...
loss(损失函数) optimizer(优化器) learning rate(学习率) momentum(动量) weight decay(权重衰减系数) model.fit() batch size(批量大小) epochs(迭代周期数) 一般来说,可以通过手动调优、网格搜索(Grid Search)、随机搜索(Random Search)、自动调参算法方式进行超参数调优在深度学习中,Epoch(周期)和 Batch Size(...
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,我们可以使用训练好的自动编码器模型对测试数据进行编码和解码,并可视化重建结果。 代码语言:javascript ...
optimizer.step() plt.ioff() plt.show() y2 = net(x_T) plt.plot(x.detach().numpy(), y.detach().numpy(), c='red', label='True') plt.plot(x.detach().numpy(), y2.detach().numpy(), c='blue', label='Pred') plt.legend(loc='best') ...
optimizer.step() if self.steps % self.target_update_freq == 0: self.target_network.load_state_dict(self.q_network.state_dict()) 最后,我们可以使用DQN算法来训练智能体,并测试其性能: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 env = MazeEnv() agent = DQN(input_size=2, output_...
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,我们可以使用训练好的自动编码器模型对测试数据进行编码和解码,并可视化重建结果。 # 加载测试数据test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform, downlo...
optimizer.step()print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss:{train_loss/len(train_loader.dataset):.4f}') 步骤6:可视化结果 训练完成后,我们可以使用训练好的VAE模型生成一些新的手写数字图像,并进行可视化。 model.eval()withtorch.no_grad(): ...