l = loss(output, Y.long()) trainer.zero_grad() l.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 0.1) trainer.step() loss_sum += l.item() * Y.shape[0] print(f"epoch: {epoch}, loss: {loss_sum / len(
optimizer.step() # Zero gradients optimizer.zero_grad() loss.backward() 计算 gradients 。如果达到 accumulation steps ,我们使用 clip_grad_norm_ 裁剪梯度,使用 optimizer.step() 更新模型参数,并使用 optimizer.zero_grad() 清除梯度。 最后, logging 和 saving : ...
trainer.zero_grad() timer.start() mlm_l, nsp_l, l = _get_batch_loss_bert( net, loss, vocab_size, tokens_X, segments_X, valid_lens_x, pred_positions_X, mlm_weights_X, mlm_Y, nsp_y) l.backward() trainer.step() metric.add(mlm_l, nsp_l, tokens_X.shape[0], 1) timer.sto...
l = loss(net(X), y) # 计算损失 trainer.zero_grad() l.backward() # 反向传播,求导 trainer.step() # 更新参数 l = loss(net(X), y) # 参数更新后,再次计算损失 print(f'epoch {epoch + 1}, loss {round(float(l.data), 8)}') print(f'模型训练后的w:{net.weight.data}') print(f...
trainer.zero_grad() pred = net(X) l = loss(pred, y) l.sum().backward() trainer.step() train_loss_sum = l.sum() train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y) return train_loss_sum, train_acc_sum 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
trainer.zero_grad() l.backward() trainer.step() l = self.loss(self.net(self.features), self.lalels) print(f'epoch:{epoch+1},loss:{l:f}') def print_param(self): print(f'weight:{self.net[0].weight.data}') print(f'bias:{self.net[0].bias.data}') def main(): true_w = ...
trainer.train(conversation) 测试ChatBot response = bot.get_response('Hello') print(response) 2. Rasa Rasa适合需要更复杂对话管理和自然语言理解的项目。它提供了NLU(自然语言理解)和Core(对话管理)两个组件,可以处理更复杂的对话逻辑。 # nlu.md
self.trainer.zero_grad() l.sum().backward() self.trainer.step() print(f'epoch:{i},loss:{self.loss(self.net(self.features), self.labels.ravel())}') def predict(self, X_pre): y_hat = self.net(X_pre) y_pre = torch.argmax(y_hat, axis=1) return y_pre def score(self, y_...
optimizer.zero_grad() outputs = student_model(inputs) loss = distillation_loss(inputs, labels) loss.backward() optimizer.step()3.2 Python实现模型压缩实例分析 此处将进一步详细介绍实际项目中如何结合不同压缩技术,针对特定应用场景定制压缩方案,并结合具体代码实例分析压缩前后模型性能的变化,以及如何平衡压缩...
optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() 在这个例子中,我们使用DataParallel将模型分配到多个GPU。DataParallel会自动将输入数据分割成多个小批次,并将其分配到每个GPU上进行处理。最后,DataParallel会收集每个GPU上的结果并进行汇总。