使用时先创建实例,然后转移到device上。 model = NeuralNetwork().to(device) 1. 使用模型,传入数据: logits = model(X) pred_probab = nn.Softmax(dim=1)(logits) y_pred = pred_probab.argmax(1) 1. 2. 3. Model Parameters 使用模型的parameters()
parameters(), lr=1.0) scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.7) epochs = 14 for epoch in range(1, epochs + 1): train(model, device, train_loader, optimizer, epoch) test(model, device, test_loader) scheduler.step() if __name__ == '__main__': main() 这是最原味...
lr=0.01,momentum=0.9)optim_wdecay=torch.optim.SGD(net_weight_decay.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9,weight_decay=1e-2)#===step4/5损失函数===loss_func=torch.nn.MSELoss()#===step
# Define the loss function with Classification Cross-Entropy loss and an optimizer with Adam optimizerloss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) 使用训练数据训练模型。 要训练模型,必须循环访问数据迭代器,将输入馈送到网络并进行优化。 只需在...
一、 Pytorch Debug 在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bug CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。nn.CrossEntropyLossPyTorch中的损失模块执行两个操作:nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。 因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是最后一个线性层的输出。不要在nn.CrossEntropy...
深度学习中的模型可以抽象成一堆参数按照固定的运算规则所组成等的公式。 模型中的每个参数都是具体的数字,运算规则就是模型的网络结构。 在训练过程中,模型通过反复将公式的计算结果与目标值比较,并利用二者的差距对每个参数进行调整。 经过多次调整后的参数,可以使公式最终的输出结果高度的接近目标值,得到可用的模型...
(Generative Adversarial Network, GAN)是近些年计算机视觉领域非常常见的一类方法,其强大的从已有数据集中生成新数据的能力令人惊叹,甚至连人眼都无法进行分辨。本文将会介绍基于最原始的DCGAN的动漫人物生成任务,通过定义生成器和判别器,并让这两个网络在参数优化过程中不断“打架”,最终得到较好的生成结果。
named_parameters(), compression=compression, op=hvd.Adasum if args.use_adasum else hvd.Average, gradient_predivide_factor=args.gradient_predivide_factor) 4.3 广播 为了保证分布式训练的一致性,需要在开始训练逻辑之前将model的parameter和optimizer中的param在所有rank间进行broadcast。 在horovod中,需要我们主动...
The Network tab shows a recursive breakdown of all network parameters, in tree form. We can see that none of the submodules has such a small number of parameters that it could form a bottleneck, which rules out one kind of bug.
PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】 P4 Python学习中的两大法宝函数 dir():打开,看见 help():说明书 将pytorch视作一个盒子,包含1、2、3、4个分隔区,每个分隔区中有不同的工具,若3号分隔区中有a、b、c三个工具,则: dir(pytorch):输出1、2、3、