在LeNet_train_test.py中, writer.add_scalar('Train/Loss', epoch_loss,epoch)和 writer.add_scalar('Train/Acc',epoch_acc,epoch),这两行代码就是生成train数据集的loss和acc曲线,同理测试数据集亦是如此。 好啦,下面开始显示loss和acc: 1.打开Anaconda Prompt,再次进入pytorch虚拟环境, 2.输入tensorboard ...
l = loss(net(X), y) + lambd * l2_penalty(w) l.sum().backward() d2l.sgd([w, b], lr, batch_size) if (epoch + 1) % 5 == 0: animator.add(epoch + 1, (d2l.evaluate_loss(net, train_iter, loss), d2l.evaluate_loss(net, test_iter, loss))) print('w的L2范数是:', torc...
Pytorch 变量只是一个 Pytorch 张量,但 Pytorch 正在跟踪对其进行的操作,以便它可以反向传播以获得梯度。 这里我展示了一个名为 Regress_Loss 的自定义损失,它将 2 种输入 x 和 y 作为输入。然后将 x 重塑为与 y 相似,最后通过计算重塑后的 x 和 y 之间的 L2 差来返回损失。这是你在训练网络中经常遇到的...
# --- multi learning rate ---iteration = 100num_lr = 10lr_min, lr_max = 0.01, 0.2 # .5 .3 .2lr_list = np.linspace(lr_min, lr_max, num=num_lr).tolist()loss_rec = [[] for l in range(len(lr_list))]iter_rec = list()for i, lr in enumerate(lr_list):x = torch.t...
抽象出Layer神经网络层，参数初始化器Initiator，优化器Optimizer，损失Loss，模型层Model，那么我们就可以...
addmv addr baddbmm bmm chain_matmul conv1d conv2d conv3d conv_transpose1d conv_transpose2d conv_transpose3d linear matmul mm mv prelu 2)损失放大(Loss scaling) 即使了混合精度训练,还是存在无法收敛的情况,原因是激活梯度的值太小,造成了溢出。可以通过使用torch.cuda.amp.GradScaler,通过放大loss的值来防...
TensorBoard是一个可视化的模块,该模块功能强大,可用于深度学习网络模型训练查看模型结构和训练效果(预测结果、网络模型结构图、准确率、loss曲线、学习率、权重分布等),可以帮我们更好的了解网络模型,设计TensorBoard调用相关代码,以上结果即可保存,是整合资料、梳理模型的好帮手。
# backward optimizer.zero_grad() loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() # update weights optimizer.step() 2. 基本方法# zero_grad():清空所管理参数的梯度,pytorch特性:张量梯度不自动清零,而是累加 step():执行一步更新 add_param_group():添加参数组 state_dict():获取优化器当前状态...
pred_normal,pred_decay=net_normal(train_x),net_weight_decay(train_x)loss_normal,loss_wdecay=loss_func(pred_normal,train_y),loss_func(pred_wdecay,train_y)optim_normal.zero_grad()optim_wdecay.zero_grad()loss_normal.backward()loss_wdecay.backward()optim_normal.step()optim_wdecay.step()...
Update get_group and add get_all_groups (#128097) In 2.3 and before, users can do: mesh_2d = init_device_mesh( "cuda", (2, 2), mesh_dim_names=("dp", "tp") ) mesh_2d.get_group() # This will return all sub-pgs within the mesh assert mesh_2d.get_group()[0] == mesh_...