官方代码链接:github.com/pytorch/visi 定义 如果你已经了解了EMA的理论,你就能明白,EMA本质是对变量的一种加权平均。在深度学习中,“变量”指的是我们要学习的模型权重。 那么,为什么要对模型的权重进行加权平均呢?正常情况下,我们训练模型,保存在验证集表现最好的模型权重就好了。瓦砾认为,模型权重在最后的n步内...
scheduler = DDPM_Scheduler(num_time_steps=num_time_steps)model = UNET().cuda()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)ema = ModelEmaV3(model, decay=ema_decay)if checkpoint_path is not None:checkpoint = torch.load(ch...
PyTorch 代码实现 下面看看代码实现 class EMA(): def __init__(self, decay): self.decay = decay self.shadow = {} def register(self, name, val): self.shadow[name] = val.clone() def get(self, name): return self.shadow[name] def update(self, name, x): assert name in self.shadow ...
默认情况下,DataLoader使用单进程数据加载。在Python进程中,全局解释器锁(GIL)防止跨线程真正地完全并行化Python代码。为了避免在加载数据时阻塞计算代码,PyTorch提供了一个简单的开关,只需将参数 num_workers 设置为正整数即可执行多进程数据加载。 Memory Pinning 对于数据加载,将pin_memory = True传递给DataLoader将自动...
在深度学习中,经常会使用EMA(指数移动平均)这个方法对模型的参数做平均,以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 EMA的定义 指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。
今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 EMA的定义 指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设我们有n个数据: 普通的平均数: EMA: ,其中, 表示前 条的平均值 ( ...
在深度学习中,经常会使用EMA(指数移动平均)这个方法对模型的参数做平均,以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 EMA的定义 指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。
代码语言:javascript 复制 classEMA():def__init__(self,model,decay):self.model=model self.decay=decay self.shadow={}self.backup={}defregister(self):forname,paraminself.model.named_parameters():ifparam.requires_grad:self.shadow[name]=param.data.clone()defupdate(self):forname,paraminself.model...
对于训练部分,我们设置了37,000步的训练,每步16个批次。由于GPU内存分配限制,图像大小被限制为128x128。使用指数移动平均(EMA)模型权重每1000步生成样本以平滑采样,并保存模型版本。 在最初的1000步训练中,模型开始捕捉一些特征,但仍然错过了某些区域。在10000步左右,这个模...