1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,module下面有features的key, features下面有(0)的key,这样就可以直接打印出weight了,在pdb debug界面输入p model.module.features[0].weight,就可以看到weight,输入 p model.module.features[0].weight.grad就可以查看梯度信息...
writer.add_histogram(name + '_grad_weight_decay', layer.grad, epoch) writer.add_histogram(name + '_data_weight_decay', layer, epoch) # 测试 test_pred_normal, test_pred_wdecay = net_normal(test_x), net_weight_decay(test_x) # 绘图 plt.scatter(train_x.data.numpy(), train_y.data....
张量weight 的形状为2 \times 2,并设置梯度为 1,把 weight 传进优化器,学习率设置为 1,执行optimizer.step()更新梯度,也就是所有的张量都减去 1。 weight = torch.randn((2, 2), requires_grad=True) weight.grad =torch.ones((2, 2)) optimizer = optim.SGD([weight], lr=1) print("weight befor...
L2正则化≠Weight Decay，传统的Adam+L2正则化的实现会导致历史梯度范数大的参数受到的正则化惩罚偏小，...
set_seed(1) # 设置随机种子#构建可学习参数weight = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)weight.grad = torch.ones((2, 2))#传入可学习参数,学习率设置为1optimizer = optim.SGD([weight], lr=0.1) (2)step(): 一次梯度下降更新参数 ...
## 计算方法为weight=weight-lr*gradient ## 首先使用原始python代码实现SGD learningrate=0.01 for f in net.parameters(): f.data.sub_(f.grad.data * learningrate)#做差计算 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2,pytorch推荐使用方法 ## 使用pytorch推荐标准代码 ...
如果x的值是一个列表的话,也就是需要对多个输入进行求导,这时候就不能简单的进行y.backward()来求得x的梯度信息了,需要使用backward中的gradient参数,或者是autograd.backward中的grad_tensors参数,这两者是等价的,因为输入是一个列表参数,此时y也应该是一个列表。假若输入:x = [ 2 , 3 , 4 ] ,那么输出的...
loss_f=nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=True,reduce=False)# 生成网络输出 以及 目标输出 output=torch.ones(2,3,requires_grad=True)*0.5# 假设一个三分类任务,batchsize=2,假设每个神经元输出都为0.5target=torch.from_numpy(np.array([0,1])).type(torch.LongTensor)loss=loss_f(output,...
l=loss(x_data,y_data)l.backward()print(weight.grad)# 打印梯度 1.3 自动微分的重要性和影响 自动微分技术的引入极大地简化了梯度的计算过程,使得研究人员可以专注于模型的设计和训练,而不必手动计算复杂的导数。这在深度学习的快速发展中起到了推波助澜的作用,尤其是在训练大型神经网络时。
[0., 0., 0., 0.]], requires_grad=True) 大家也可以自行计算下[0, 1, 2, 3,4,5...11]这12个数字最后正则化之后的结果。 这里要注意的是weight和bias在训练过程中是会更新的,并且会在一次正则化中使用多次,比如上面(2,2,3,4)的例子,(0,0,:,:)会使用weight和bias对应位置的数字,(0,1,:,...