我们一般会使用 add_scalar 方法来记录训练过程的 loss、accuracy、learning rate 等数值的变化,直观地监控训练过程。 运行如下代码: from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter('runs/scalar_example') for i in range(10): writer.add_scalar('quadratic', i**2, global_step=i) writer.a...
我们一般会使用 add_scalar 方法来记录训练过程的 loss、accuracy、learning rate 等数值的变化,直观地监控训练过程。 运行如下代码: 代码语言:javascript 复制 from tensorboardXimportSummaryWriter writer=SummaryWriter('runs/scalar_example')foriinrange(10):writer.add_scalar('quadratic',i**2,global_step=i)wr...
shape=(1,), name="X2") h1 = tf.multiply(X1, X2) h2 = tf.add(h1, X1) output = tf...
一般会使用add_scalar方法来记录训练过程的 loss、accuracy、learning rate 等数值的变化,这样就能直观地监控训练过程。每监控一个指标,就需要使用一个add_scalar方法。(如果要看x个指标就使用x次add_scalar方法) 3、add_image方法用来记录单个图像数据(需要 Pillow 库的支持),它的定义如下 add_image(tag, img_tens...
p.data.add_(exp_avg,alpha=-step_size) returnloss # 使用示例 optimizer=LayerAdaptiveLR(model.parameters(),lr=1e-3) 可以看到,上面我们继承自Adam优化器,这里我们不用实现优化过程只针对于针对层的学习率变化即可。 总结 层级学习率设置是一种强大的优化技术,特别适用于迁移学习和微调预训练模型的场景。通过...
本节笔记内容具体是学习tensorboard中的两个方法分别是scalar和histogram,一共分为3个部分:(1)首先学习SummaryWriter类;(2)其次,学习两个基本方法记录标量add_scalar和直方图可视化add_histogram;(3)最后,使用scalar和histogram来监控模型指标(分别有Loss曲线、Acuracy曲线以及参数分布、参数所对应的梯度分布情况) ...
通过Loss 曲线,我们可以分析模型训练的好坏,模型是否训练完成,起到一个很好的“监控”作用。 绘制Loss 曲线图,第一步就是需要保存训练过程中的 Loss 值。 一个最简单的方法是使用,sys.stdout 标准输出重定向,简单好用,实乃“炼丹”必备“良宝”。 import os ...
这个图的作用是观察每个数据方差的一个变化情况。这就是 add_histogram 的一个使用情况了 下面我们就拿人民币二分类的例子,采用上面的两个方法进行模型训练过程中 loss,acc 的一个监控和参数的分布以及参数对应的梯度的一个分布,就是看看在具体的模型训练中应该怎么用?我们当前学的这个模块是模型训练中的第 5 个...
5.nn.MSELoss 功能:计算inputs与target之差的平方 二.优化器Optimizer 1.什么是优化器 管理并更新模型中可学习参数的值,使得模型输出更接近真实标签 基本方法 zero_grad():清空所管理参数的梯度 step():执行一步更新 add_param_group():添加蚕数组
因此,为了累积梯度,我们调用 loss.backward() 来获取我们需要的梯度累积数量,而不将梯度设置为零,以便它们在多次迭代中累积,然后我们对它们进行平均以获得累积梯度迭代中的平均梯度(loss = loss/ACC_STEPS)。之后我们调用optimizer.step()并将梯度归零以开始下一次梯度累积。在代码中: ...