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...
if self.needs_input_grad[0]: grad_input = grad_output.mm(weight) #对该layer的输入求导 if self.needs_input_grad[1]: grad_weight = grad_output.t().mm(input) #对参数求导 if bias is not None and self.needs_input_grad[2]: grad_bias =grad_output.sum(0).squeeze(0) return grad_inp...
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....
mm(weight) # 复合函数求导,链式法则 if ctx.needs_input_grad[1]: grad_weight = grad_output.t().mm(input) #复合函数求导,链式法则 if bias is not None and ctx.needs_input_grad[2]: grad_bias = grad_output.sum(0).squeeze(0) #变回标量 #sum(0)是指在维度0上面求和;squeeze(0)是指...
params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available(...
grad : 保存data对应的梯度,grad也是个Variable, 而不是Tensor,它和data的形状一样。 grad_fn : 指向一个Function对象, 这个Function用来反向传播计算输入的梯度. from torch.autograd import Variable import torch as t x = Variable(t.ones(2, 2), requires_grad=True) ...
pytorch扩充维度20次 pytorch weight_decay,上篇文章讲到手动实现对某一权重求梯度,但面对复杂的网络模型及损失函数,手动求导十分困难。PyTorch中的autograd包可实现自动梯度的计算,只需建立tensor时加入requires_grad=True。有关这个tensor上的任何计算操作都将构造一
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...
list)model=model.to(device)num_epochs=10#Lossloss_func = nn.CrossEntropyLoss()# Optimizer # optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-5)optimizer = optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)#Fitting the model.model = train_with_grad_check...
(name+'_data_normal',layer,epoch)forname,layerinnet_weight_decay.named_parameters():writer.add_histogram(name+'_grad_weight_decay',layer.grad,epoch)writer.add_histogram(name+'_data_weight_decay',layer,epoch)test_pred_normal,test_pred_wdecay=net_normal(test_x),net_weight_decay(test_x)# ...